Автор: Пользователь скрыл имя, 24 Января 2012 в 20:00, курсовая работа
Целью выполнения данной курсовой работы является освоение статистических методов. Статистика - это отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числами и данными, характеризующими массовое явление.
Важной задачей статистики является изучение явлений общественной жизни во времени. Для её решения необходимо иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов или за ряд определенных промежутков времени, следующих друг за другом.
Введение…………………………………………………………………………..…….……....3
Исходные данные для анализа…………………………………………………….……….….4
1. Моделирование одномерного временного ряда……………………………..………….....5
1.1 Анализ структуры временного ряда………………………………………………............5
1.2. Абсолютные, относительные и средние показатели тенденции……………………….6
1.3. Выявление типа тенденции…………………………………………………..…………..10
1.4. Анализ автокорреляционной функции……………………………………………...…..13
1.5. Расчет сезонной компоненты и выровненных значений показателей……...……..…..16
1.6. Аналитическое выравнивание временного ряда…………………………….……….…27
1.7. Показатели колеблемости…………………………………………………....…………...36
1.8 Показатели устойчивости…………………………………………………………………40
2. Корреляция рядов динамики…………………………………………………….…………44
Список использованной литературы………
Федеральное государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Национальный
исследовательский
«Московский институт стали и сплавов»
______________________________
кафедра
экономики и менеджмента
Курсовая работа
Учебный
курс: «Статистика»
Тема:
«Статистический анализ
изменения экономических
показателей (производство
готового проката, затраты
на 1т. готового проката,
средняя цена металлопродукции)
за 2005-2007 г. на Нижнетагильском
металлургическом комбинате»
Выполнил:
.
Преподаватель:
Ларионова И. А.
Москва 2010 г.
Содержание
Введение…………………………………………………………
Исходные данные
для анализа…………………………………………………
1. Моделирование одномерного временного ряда……………………………..………….....5
1.1 Анализ структуры
временного ряда………………………………………
1.2. Абсолютные, относительные и средние показатели тенденции……………………….6
1.3. Выявление типа
тенденции…………………………………………………..
1.4. Анализ автокорреляционной
функции……………………………………………...…..
1.5. Расчет сезонной
компоненты и выровненных
1.6. Аналитическое выравнивание временного ряда…………………………….……….…27
1.7. Показатели
колеблемости………………………………………………
1.8 Показатели
устойчивости………………………………………………
2. Корреляция рядов
динамики…………………………………………………….…
Список использованной
литературы……………………………………………..…
Введение
Целью выполнения данной
Важной задачей статистики является изучение явлений общественной жизни во времени. Для её решения необходимо иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов или за ряд определенных промежутков времени, следующих друг за другом.
Ряд
расположенных в
Каждый такой ряд состоит из двух элементов: во-первых, указываются моменты или периоды времени, к которым относятся приводимые статистические данные; во-вторых, приводятся те статистические показатели, которые характеризуют данное явление на определенный момент или указанный период времени. Статистические показатели, характеризующие изучаемое общественное явление, называется уровнями ряда. Динамический ряд имеет определенную тенденцию изменений. Уравнение, описывающее эту тенденцию, называется тренд.
Для
анализа взяты данные по Нижнетагильскому
металлургическому комбинату за 2006 –
2008 гг. Анализируется изменение производства
готового проката, затрат на 1 т. готового
проката и средней цены металлопродукции.
Исходные
данные
Номер периода | Месяц/год | Количество готового проката | Затраты на 1 т. готового проката | Средняя цена металлопродукции |
1 | Январь 2005 | 690237 | 5581,33 | 9447 |
2 | Февраль 2005 | 695831 | 5515,43 | 9291 |
3 | Март 2005 | 702825 | 5321,04 | 9044 |
4 | Апрель 2005 | 707240 | 5485,41 | 9211 |
5 | Май 2005 | 711422 | 5601,95 | 9347 |
6 | Июнь 2005 | 705144 | 5453,83 | 8734 |
7 | Июль 2005 | 693925 | 5497,96 | 8795 |
8 | Август 2005 | 698738 | 5590,33 | 8908 |
9 | Сентябрь 2005 | 690144 | 5515,32 | 9300 |
10 | Октябрь 2005 | 696252 | 5549,73 | 9377 |
11 | Ноябрь 2005 | 709344 | 5520,44 | 9350 |
12 | Декабрь 2005 | 716127 | 5606,97 | 9624 |
13 | Январь 2006 | 734656 | 6302,91 | 10537 |
14 | Февраль 2006 | 739147 | 6014,47 | 11438 |
15 | Март 2006 | 732044 | 6612,3 | 12858 |
16 | Апрель 2006 | 720401 | 6756,16 | 14106 |
17 | Май 2006 | 711474 | 6721,83 | 14307 |
18 | Июнь 2006 | 719546 | 7263,67 | 14514 |
19 | Июль 2006 | 736872 | 7353,19 | 15192 |
20 | Август 2006 | 732848 | 7681,08 | 15784 |
21 | Сентябрь 2006 | 720888 | 8169,96 | 16171 |
22 | Октябрь 2006 | 710413 | 8306,31 | 16919 |
23 | Ноябрь 2006 | 715621 | 8655,2 | 17637 |
24 | Декабрь 2006 | 721528 | 8802,93 | 16939 |
25 | Январь 2007 | 722747 | 8759,05 | 16238 |
26 | Февраль 2007 | 671303 | 8988,3 | 16270 |
27 | Март 2007 | 655974 | 9321,4 | 16520 |
28 | Апрель 2007 | 596991 | 9693,47 | 16700 |
29 | Май 2007 | 598419 | 9786,37 | 17553 |
30 | Июнь 2007 | 575432 | 10293,46 | 16543 |
31 | Июль 2007 | 610150 | 9112,42 | 14132 |
32 | Август 2007 | 649871 | 9689,76 | 13547 |
33 | Сентябрь 2007 | 696119 | 8664,87 | 12591 |
34 | Октябрь 2007 | 709844 | 8741,25 | 12795 |
35 | Ноябрь 2007 | 710135 | 8791,34 | 12800 |
36 | Декабрь 2007 | 710700 | 8801,29 | 12921 |
1. Моделирование одномерного временного ряда
1.1
Анализ структуры временного
ряда
Представим
исходные данные в графическом виде:
1.2 Абсолютные, относительные и средние показатели тенденции.
Рассчитанные показатели будут использоваться для определения вида уравнения тренда, выявления типа тенденции и выявления вида сезонной модели.
Формулы расчета абсолютных и относительных показателей тенденции.
цепное:
базисное:
2) Ускорение абсолютного изменения уровней:
цепной:
базисный:
цепной:
базисный:
Средние
показатели тенденции.
Средний уровень ряда:
Среднее абсолютное изменение:
Средний темп роста:
Средний темп прироста:
Рассчитаем
показатели тенденции
динамики для признака “Производство
готового проката”
Период |
Уровни
ряда |
Абсолютное
изменение уровней
|
Ускорение
абсолютного изменения |
Темп роста, % | Темп прироста, % | |||
цепное | базисное | цепной | базисный | цепной | базисный | |||
1 | 690237 | - | - | - | - | - | ||
2 | 695831 | 5594 | 5594 | - | 100,8104 | 100,8104 | 0,810446 | 0,810446 |
3 | 702825 | 6994 | 12588 | 1400 | 101,0051 | 101,8237 | 1,005129 | 1,823721 |
4 | 707240 | 4415 | 17003 | -2579 | 100,6282 | 102,4634 | 0,628179 | 2,463357 |
5 | 711422 | 4182 | 21185 | -233 | 100,5913 | 103,0692 | 0,591313 | 3,069236 |
6 | 705144 | -6278 | 14907 | -10460 | 99,11754 | 102,1597 | -0,88246 | 2,159693 |
7 | 693925 | -11219 | 3688 | -4941 | 98,40898 | 100,5343 | -1,59102 | 0,534309 |
8 | 698738 | 4813 | 8501 | 16032 | 100,6936 | 101,2316 | 0,693591 | 1,231606 |
9 | 690144 | -8594 | -93 | -13407 | 98,77007 | 99,98653 | -1,22993 | -0,01347 |
10 | 696252 | 6108 | 6015 | 14702 | 100,885 | 100,8714 | 0,885033 | 0,87144 |
11 | 709344 | 13092 | 19107 | 6984 | 101,8804 | 102,7682 | 1,880354 | 2,76818 |
12 | 716127 | 6783 | 25890 | -6309 | 100,9562 | 103,7509 | 0,956236 | 3,750886 |
13 | 734656 | 18529 | 44419 | 11746 | 102,5874 | 106,4353 | 2,58739 | 6,435326 |
14 | 739147 | 4491 | 48910 | -14038 | 100,6113 | 107,086 | 0,611307 | 7,085972 |
15 | 732044 | -7103 | 41807 | -11594 | 99,03903 | 106,0569 | -0,96097 | 6,056905 |
16 | 720401 | -11643 | 30164 | -4540 | 98,40952 | 104,3701 | -1,59048 | 4,370093 |
17 | 711474 | -8927 | 21237 | 2716 | 98,76083 | 103,0768 | -1,23917 | 3,076769 |
18 | 719546 | 8072 | 29309 | 16999 | 101,1345 | 104,2462 | 1,134546 | 4,246223 |
19 | 736872 | 17326 | 46635 | 9254 | 102,4079 | 106,7564 | 2,407907 | 6,756375 |
20 | 732848 | -4024 | 42611 | -21350 | 99,45391 | 106,1734 | -0,54609 | 6,173387 |
21 | 720888 | -11960 | 30651 | -7936 | 98,36801 | 104,4406 | -1,63199 | 4,440649 |
22 | 710413 | -10475 | 20176 | 1485 | 98,54693 | 102,9231 | -1,45307 | 2,923054 |
23 | 715621 | 5208 | 25384 | 15683 | 100,7331 | 103,6776 | 0,733095 | 3,677577 |
24 | 721528 | 5907 | 31291 | 699 | 100,8254 | 104,5334 | 0,825437 | 4,53337 |
25 | 722747 | 1219 | 32510 | -4688 | 100,1689 | 104,71 | 0,168947 | 4,709976 |
26 | 671303 | -51444 | -18934 | -52663 | 92,88216 | 97,25688 | -7,11784 | -2,74312 |
27 | 655974 | -15329 | -34263 | 36115 | 97,71653 | 95,03605 | -2,28347 | -4,96395 |
28 | 596991 | -58983 | -93246 | -43654 | 91,00833 | 86,49073 | -8,99167 | -13,5093 |
29 | 598419 | 1428 | -91818 | 60411 | 100,2392 | 86,69761 | 0,2392 | -13,3024 |
30 | 575432 | -22987 | -114805 | -24415 | 96,15871 | 83,36731 | -3,84129 | -16,6327 |
31 | 610150 | 34718 | -80087 | 57705 | 106,0334 | 88,39717 | 6,03338 | -11,6028 |
32 | 649871 | 39721 | -40366 | 5003 | 106,51 | 94,15186 | 6,510039 | -5,84814 |
33 | 696119 | 46248 | 5882 | 6527 | 107,1165 | 100,8522 | 7,116489 | 0,852171 |
34 | 709844 | 13725 | 19607 | -32523 | 101,9716 | 102,8406 | 1,971646 | 2,840619 |
35 | 710135 | 291 | 19898 | -13434 | 100,041 | 102,8828 | 0,040995 | 2,882778 |
36 | 710700 | 565 | 20463 | 274 | 100,0796 | 102,9646 | 0,079562 | 2,964634 |
Из
таблицы видно, что уравнение
тренда будет иметь нелинейный характер,
так как абсолютный цепной прирост
первого порядка не постоянен.
Средние
показатели тенденции
динамики признака “Производство готового
проката”
Средний уровень ряда | 695009,8 |
Среднее абсолютное изменение | 584,6571 |
Средний темп роста | 1,000835 |
Средний темп прироста | 0,083507 |
Рассчитаем
показатели тенденции
динамики для признака “Затраты на
1 т. готового проката”
Период |
Уровни
ряда |
Абсолютное
изменение уровней
|
Ускорение
абсолютного изменения |
Темп роста, % | Темп прироста, % | |||
цепное | базисное | цепной | базисный | цепной | базисный | |||
1 | 5581,33 | - | - | - | - | - | ||
2 | 5515,43 | -65,9 | -65,9 | - | 98,81928 | 98,81928 | -1,18072 | -1,18072 |
3 | 5321,04 | -194,39 | -260,29 | -128,49 | 96,47552 | 95,33642 | -3,52448 | -4,66358 |
4 | 5485,41 | 164,37 | -95,92 | 358,76 | 103,0891 | 98,28141 | 3,089058 | -1,71859 |
5 | 5601,95 | 116,54 | 20,62 | -47,83 | 102,1245 | 100,3694 | 2,124545 | 0,369446 |
6 | 5453,83 | -148,12 | -127,5 | -264,66 | 97,35592 | 97,7156 | -2,64408 | -2,2844 |
7 | 5497,96 | 44,13 | -83,37 | 192,25 | 100,8092 | 98,50627 | 0,809156 | -1,49373 |
8 | 5590,33 | 92,37 | 9 | 48,24 | 101,6801 | 100,1613 | 1,680078 | 0,161252 |
9 | 5515,32 | -75,01 | -66,01 | -167,38 | 98,65822 | 98,81731 | -1,34178 | -1,18269 |
10 | 5549,73 | 34,41 | -31,6 | 109,42 | 100,6239 | 99,43383 | 0,623899 | -0,56617 |
11 | 5520,44 | -29,29 | -60,89 | -63,7 | 99,47223 | 98,90904 | -0,52777 | -1,09096 |
12 | 5606,97 | 86,53 | 25,64 | 115,82 | 101,5674 | 100,4594 | 1,567448 | 0,459389 |
13 | 6302,91 | 695,94 | 721,58 | 609,41 | 112,4121 | 112,9285 | 12,41205 | 12,92846 |
14 | 6014,47 | -288,44 | 433,14 | -984,38 | 95,4237 | 107,7605 | -4,5763 | 7,760516 |
15 | 6612,3 | 597,83 | 1030,97 | 886,27 | 109,9399 | 118,4718 | 9,939862 | 18,47176 |
16 | 6756,16 | 143,86 | 1174,83 | -453,97 | 102,1756 | 121,0493 | 2,175642 | 21,04928 |
17 | 6721,83 | -34,33 | 1140,5 | -178,19 | 99,49187 | 120,4342 | -0,50813 | 20,4342 |
18 | 7263,67 | 541,84 | 1682,34 | 576,17 | 108,0609 | 130,1423 | 8,0609 | 30,14228 |
19 | 7353,19 | 89,52 | 1771,86 | -452,32 | 101,2324 | 131,7462 | 1,232435 | 31,7462 |
20 | 7681,08 | 327,89 | 2099,75 | 238,37 | 104,4592 | 137,621 | 4,459153 | 37,62096 |
21 | 8169,96 | 488,88 | 2588,63 | 160,99 | 106,3647 | 146,3802 | 6,36473 | 46,38016 |
22 | 8306,31 | 136,35 | 2724,98 | -352,53 | 101,6689 | 148,8231 | 1,668919 | 48,82313 |
23 | 8655,2 | 348,89 | 3073,87 | 212,54 | 104,2003 | 155,0741 | 4,200301 | 55,07415 |
24 | 8802,93 | 147,73 | 3221,6 | -201,16 | 101,7068 | 157,721 | 1,706835 | 57,72101 |
25 | 8759,05 | -43,88 | 3177,72 | -191,61 | 99,50153 | 156,9348 | -0,49847 | 56,93482 |
26 | 8988,3 | 229,25 | 3406,97 | 273,13 | 102,6173 | 161,0423 | 2,617293 | 61,04226 |
27 | 9321,4 | 333,1 | 3740,07 | 103,85 | 103,7059 | 167,0104 | 3,705929 | 67,01037 |
28 | 9693,47 | 372,07 | 4112,14 | 38,97 | 103,9916 | 173,6767 | 3,991568 | 73,6767 |
29 | 9786,37 | 92,9 | 4205,04 | -279,17 | 100,9584 | 175,3412 | 0,958377 | 75,34118 |
30 | 10293,46 | 507,09 | 4712,13 | 414,19 | 105,1816 | 184,4267 | 5,181594 | 84,42665 |
31 | 9112,42 | -1181,04 | 3531,09 | -1688,13 | 88,52631 | 163,2661 | -11,4737 | 63,2661 |
32 | 9689,76 | 577,34 | 4108,43 | 1758,38 | 106,3357 | 173,6102 | 6,335748 | 73,61023 |
33 | 8664,87 | -1024,89 | 3083,54 | -1602,23 | 89,42296 | 155,2474 | -10,577 | 55,24741 |
34 | 8741,25 | 76,38 | 3159,92 | 1101,27 | 100,8815 | 156,6159 | 0,88149 | 56,6159 |
35 | 8791,34 | 50,09 | 3210,01 | -26,29 | 100,573 | 157,5134 | 0,57303 | 57,51335 |
36 | 8801,29 | 9,95 | 3219,96 | -40,14 | 100,1132 | 157,6916 | 0,11318 | 57,69163 |
Из
таблицы видно, что уравнение
тренда будет иметь нелинейный характер,
так как абсолютный цепной прирост
первого порядка не постоянен.
Средние показатели
тенденции динамики признака “ Затраты
на 1 т. готового проката ”
Средний уровень ряда | 7375,631 |
Среднее абсолютное изменение | 91,9989 |
Средний темп роста | 1,0131 |
Средний темп прироста | 1,3099 |
Рассчитаем
показатели тенденции динамики для
признака “Средняя цена металлопродукции”
Период |
Уровни
ряда |
Абсолютное
изменение уровней
|
Ускорение
абсолютного изменения |
Темп роста, % | Темп прироста, % | |||
цепное | базисное | цепной | базисный | цепной | базисный | |||
1 | 9447 | - | - | - | - | - | ||
2 | 9291 | -156 | -156 | - | 98,34868 | 98,34868 | -1,65132 | -1,65132 |
3 | 9044 | -247 | -403 | -91 | 97,34151 | 95,7341 | -2,65849 | -4,2659 |
4 | 9211 | 167 | -236 | 414 | 101,8465 | 97,50185 | 1,846528 | -2,49815 |
5 | 9347 | 136 | -100 | -31 | 101,4765 | 98,94146 | 1,476495 | -1,05854 |
6 | 8734 | -613 | -713 | -749 | 93,44175 | 92,45263 | -6,55825 | -7,54737 |
7 | 8795 | 61 | -652 | 674 | 100,6984 | 93,09834 | 0,69842 | -6,90166 |
8 | 8908 | 113 | -539 | 52 | 101,2848 | 94,29449 | 1,284821 | -5,70551 |
9 | 9300 | 392 | -147 | 279 | 104,4005 | 98,44395 | 4,400539 | -1,55605 |
10 | 9377 | 77 | -70 | -315 | 100,828 | 99,25902 | 0,827957 | -0,74098 |
11 | 9350 | -27 | -97 | -104 | 99,71206 | 98,97322 | -0,28794 | -1,02678 |
12 | 9624 | 274 | 177 | 301 | 102,9305 | 101,8736 | 2,930481 | 1,873611 |
13 | 10537 | 913 | 1090 | 639 | 109,4867 | 111,5381 | 9,4867 | 11,53805 |
14 | 11438 | 901 | 1991 | -12 | 108,5508 | 121,0755 | 8,550821 | 21,07547 |
15 | 12858 | 1420 | 3411 | 519 | 112,4148 | 136,1067 | 12,41476 | 36,1067 |
16 | 14106 | 1248 | 4659 | -172 | 109,706 | 149,3172 | 9,70602 | 49,31724 |
17 | 14307 | 201 | 4860 | -1047 | 101,4249 | 151,4449 | 1,424926 | 51,4449 |
18 | 14514 | 207 | 5067 | 6 | 101,4468 | 153,6361 | 1,446844 | 53,63607 |
19 | 15192 | 678 | 5745 | 471 | 104,6714 | 160,813 | 4,671352 | 60,81296 |
20 | 15784 | 592 | 6337 | -86 | 103,8968 | 167,0795 | 3,896788 | 67,0795 |
21 | 16171 | 387 | 6724 | -205 | 102,4518 | 171,176 | 2,45185 | 71,17603 |
22 | 16919 | 748 | 7472 | 361 | 104,6256 | 179,0939 | 4,625564 | 79,09389 |
23 | 17637 | 718 | 8190 | -30 | 104,2437 | 186,6942 | 4,24375 | 86,69419 |
24 | 16939 | -698 | 7492 | -1416 | 96,04241 | 179,3056 | -3,95759 | 79,3056 |
25 | 16238 | -701 | 6791 | -3 | 95,86162 | 171,8853 | -4,13838 | 71,88525 |
26 | 16270 | 32 | 6823 | 733 | 100,1971 | 172,224 | 0,197069 | 72,22399 |
27 | 16520 | 250 | 7073 | 218 | 101,5366 | 174,8703 | 1,53657 | 74,87033 |
28 | 16700 | 180 | 7253 | -70 | 101,0896 | 176,7757 | 1,089588 | 76,7757 |
29 | 17553 | 853 | 8106 | 673 | 105,1078 | 185,805 | 5,107784 | 85,80502 |
30 | 16543 | -1010 | 7096 | -1863 | 94,246 | 175,1138 | -5,754 | 75,11379 |
31 | 14132 | -2411 | 4685 | -1401 | 85,42586 | 149,5925 | -14,5741 | 49,59246 |
32 | 13547 | -585 | 4100 | 1826 | 95,86046 | 143,4 | -4,13954 | 43,40002 |
33 | 12591 | -956 | 3144 | -371 | 92,94309 | 133,2804 | -7,05691 | 33,28041 |
34 | 12795 | 204 | 3348 | 1160 | 101,6202 | 135,4398 | 1,620205 | 35,43982 |
35 | 12800 | 5 | 3353 | -199 | 100,0391 | 135,4927 | 0,039078 | 35,49275 |
36 | 12921 | 121 | 3474 | 116 | 100,9453 | 136,7736 | 0,945313 | 36,77358 |