Статистический анализ изменения экономических показателей (прибыль балансовая, товарная продукция, средняя зарплата) за 2006-2008 г. на ОАО Во

Автор: Пользователь скрыл имя, 12 Марта 2013 в 02:33, курсовая работа

Описание работы

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.

Содержание

Введение…………………………………………………………………………..…….…...3
Исходные данные для анализа…………………………………………………….……….4
1. Моделирование одномерного временного ряда……………………………..…….…...5
1.1 Анализ структуры временного ряда………………………………………………...5
1.2. Методы выявления типа колеблемости ………………………………………… 13
1.3. Анализ автокорреляционной функции………………………………………..…..17
1.4. Анализ сезонных колебаний …………………………………………………..…..20
1.5. Аналитическое выравнивание временного ряда…………………………….……30
1.6. Показатели колеблемости…………………………………………………....…….41
1.7. Показатели устойчивости ………………………………………………………..45
2. Корреляция рядов динамики…………………………………………………….……..49
3. Заключение………………………………………………………………………………61
Список использованной литературы……………………………………………..………62

Работа содержит 1 файл

Yurkova.doc

— 4.12 Мб (Скачать)

 

По данным таблицы нельзя сделать  однозначный вывод о характере  уравнения тренда, так как абсолютный цепной прирост приблизительно одинаков.

 

 

Средние показатели тенденции динамики признака “ Средняя зарплата ”

 

Средний уровень  ряда

24190,64

Среднее абсолютное изменение

199,29

Средний темп роста

1,0098

Средний темп прироста

0,0098


 

 

Динамический ряд может быть стационарным или иметь тренд.

Основные методы выявления типа тенденции динамики показателя:

  1. Графический метод
  2. Укрупнение данных
  3. Сглаживание. Наиболее распространенными методами сглаживания являются методы скользящей средней, взвешенной скользящей средней и экспоненциальное сглаживание.

Каждая точка линии простой  скользящей средней определяется по формуле

где m – порядок скользящей средней (интервал сглаживания);

 – уровень ряда в период  времени i;

t=1,…,n-m+1.

Взвешенная скользящая средняя:

Экспоненциальная средняя:

По графическому представлению  данных очень сложно выявить наличие тенденции и ее тип, поэтому необходимо провести сглаживание, для этого воспользуемся методом скользящей средней.

Зададим интервал сглаживания  m=9.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приведем полученные данные:

Период

Прибыль балансовая,

млн.руб.

Сглаживание

Товарная продукция, млн.руб.

Сглаживание

Средняя зарплата, руб.

Сглаживание

1

3130,9

 

11362,1

 

17221

 

2

2606,7

 

10618,8

 

16433

 

3

3005,4

 

11605

 

18467

 

4

3236,9

 

11748,6

 

18179

 

5

4252,2

3940,533

13106,4

12951,86

19055

18480

6

4370,4

4157,889

13532,4

13381,91

18443

18775,33

7

5252,7

4399,467

14617,6

13807,2

19019

19159

8

4857,6

4524,667

15163,6

14188,78

19909

20752,33

9

4752

4548,111

14812,2

14482,52

19594

21036

10

5087,1

4577,444

15232,6

14456,24

19879

21069,56

11

4780,9

4674,533

14446,4

14710,92

19886

21458

12

4132,2

4672,856

15039,2

14904,34

32807

21806,33

13

3447,9

5215,711

14392,3

15116,33

20732

22226,11

14

4516,2

5144,389

12869,9

15316,76

19357

22574,89

15

5244,2

5007,567

15824,5

15514,07

21939

23884,64

16

5237,6

4952,756

16358,4

15727,19

22154

24251,13

17

9743,3

5568,2

17071,5

15868,1

23687

23114,01

18

4110,1

5789,544

16616

16040,1

22733

23513,28

19

3855,7

5847,889

17008,4

16266,52

31666,8

24062,98

20

4287,6

6124,2

16364,5

16335,41

23184,4

26302,33

21

9671,2

5378,689

16307,4

16332,34

22572,9

26635,78

22

5440

5449,378

15940,3

16261,88

24325,4

26715,29

23

5041,3

4919,711

14907,7

16582,93

24304,3

27025,7

24

7731

5516,611

16444,5

16933,83

42093,2

27028,12

25

-1472

7189,522

16330,8

17853,8

25155

27490,07

26

10379,5

7355,589

16437,3

18772,37

24402,6

27993,78

27

-656,9

6307,078

19505,5

19808,47

25526,7

29303,91

28

9227,8

6100,156

20166,5

21129,39

31688,6

29918,27

29

19343,8

4653,956

24644,2

22019,08

27341,9

28494,82

30

11165,8

4234,589

24574,5

22057,61

27106,3

28852,77

31

-3996,6

2426,789

25265,2

21026,94

36116,6

28829,83

32

3179

1892,589

26796

19336,86

29833,5

28681,98

33

-5284,8

 

24451,7

 

29282,2

 

34

-5246,3

 

16677,6

 

28376,5

 

35

-5890,7

 

7161,3

 

24196,2

 

36

-5464,7

 

4294,7

 

24196

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Представим исходные данные до и после сглаживания в графическом виде:

 

 

 

 

Анализируя сглаженные ряды, можно  сделать вывод, что исследуемые показатели товарная продукция и средняя зарплата имеют тенденцию к возрастанию. Показатель прибыль балансовая имеет тенденцию к убыванию.

 

1.2. Методы выявления  типа колеблемости 

Тип колеблемости может быть определен  на основе анализа ряда отклонений (Еt ) фактических значений уровней динамического ряда (yt ) от выровненных значений ( ).

Выявит тип типа колеблемости можно двумя методами:

  1. расчет числа поворотных точек (метод Кэнделла).

Поворотная точка – это точка, удовлетворяющая следующим условиям:

Найдем уравнения тренда для  наших показателей. Воспользуемся системой STATISTICA .

Уравнение тренда для прибыли балансовой имеет вид: y=5938.287-106.163t

Определим количество поворотных точек для балансовой прибыли:

 

t

Уровни ряда

yi

Уровни по уравнению тренда

yi

yi- yi

Поворотные точки

1

3130,9

5832,124

-2701,22

 

2

2606,7

5725,961

-3119,26

+

3

3005,4

5619,798

-2614,4

 

4

3236,9

5513,635

-2276,74

 

5

4252,2

5407,472

-1155,27

 

6

4370,4

5301,309

-930,909

 

7

5252,7

5195,146

57,554

+

8

4857,6

5088,983

-231,383

+

9

4752

4982,82

-230,82

 

10

5087,1

4876,657

210,443

+

11

4780,9

4770,494

10,406

 

12

4132,2

4664,331

-532,131

 

13

3447,9

4558,168

-1110,27

+

14

4516,2

4452,005

64,195

 

15

5244,2

4345,842

898,358

 

16

5237,6

4239,679

997,921

 

17

9743,3

4133,516

5609,784

+

18

4110,1

4027,353

82,747

 

19

3855,7

3921,19

-65,49

+

20

4287,6

3815,027

472,573

 

21

9671,2

3708,864

5962,336

+

22

5440

3602,701

1837,299

 

23

5041,3

3496,538

1544,762

+

24

7731

3390,375

4340,625

+

25

-1472

3284,212

-4756,21

+

26

10379,5

3178,049

7201,451

+

27

-656,9

3071,886

-3728,79

+

28

9227,8

2965,723

6262,077

 

29

19343,8

2859,56

16484,24

+

30

11165,8

2753,397

8412,403

 

31

-3996,6

2647,234

-6643,83

+

32

3179

2541,071

637,929

+

33

-5284,8

2434,908

-7719,71

+

34

-5246,3

2328,745

-7575,05

+

35

-5890,7

2222,582

-8113,28

+

36

-5464,7

2116,419

-7581,12

 
 

Итого

   

19


 

Уравнение тренда для товарной продукции имеет вид: y=12437,6+195.11t

 

Определим количество поворотных точек для товарной продукции:

 

t

Уровни ряда

yi

Уровни по уравнению тренда

yi

yi- yi

Поворотные точки

1

11362,1

12632,71

-1270,61

 

2

10618,8

12827,82

-2209,02

+

3

11605

13022,93

-1417,93

+

4

11748,6

13218,04

-1469,44

+

5

13106,4

13413,15

-306,75

 

6

13532,4

13608,26

-75,86

 

7

14617,6

13803,37

814,23

 

8

15163,6

13998,48

1165,12

+

9

14812,2

14193,59

618,61

+

10

15232,6

14388,7

843,9

+

11

14446,4

14583,81

-137,41

+

12

15039,2

14778,92

260,28

+

13

14392,3

14974,03

-581,73

 

14

12869,9

15169,14

-2299,24

+

15

15824,5

15364,25

460,25

 

16

16358,4

15559,36

799,04

 

17

17071,5

15754,47

1317,03

+

18

16616

15949,58

666,42

+

19

17008,4

16144,69

863,71

+

20

16364,5

16339,8

24,7

 

21

16307,4

16534,91

-227,51

 

22

15940,3

16730,02

-789,72

 

23

14907,7

16925,13

-2017,43

+

24

16444,5

17120,24

-675,74

+

25

16330,8

17315,35

-984,55

 

26

16437,3

17510,46

-1073,16

+

27

19505,5

17705,57

1799,93

 

28

20166,5

17900,68

2265,82

 

29

24644,2

18095,79

6548,41

+

30

24574,5

18290,9

6283,6

+

31

25265,2

18486,01

6779,19

 

32

26796

18681,12

8114,88

+

33

24451,7

18876,23

5575,47

 

34

16677,6

19071,34

-2393,74

 

35

7161,3

19266,45

-12105,2

 

36

4294,7

19461,56

-15166,9

 
 

Итого

   

18


 

Уравнение тренда для средней зарплаты имеет вид: y=17513,78+360,91t

Определим количество поворотных точек для средней зарплаты:

 

t

Уровни ряда

yi

Уровни по уравнению тренда

yi

yi- yi

Поворотные точки

1

17221

17874,69

-653,69

 

2

16433

18235,6

-1802,6

+

3

18467

18596,51

-129,51

+

4

18179

18957,42

-778,42

+

5

19055

19318,33

-263,33

+

6

18443

19679,24

-1236,24

+

7

19019

20040,15

-1021,15

 

8

19909

20401,06

-492,06

+

9

19594

20761,97

-1167,97

 

10

19879

21122,88

-1243,88

 

11

19886

21483,79

-1597,79

+

12

32807

21844,7

10962,3

+

13

20732

22205,61

-1473,61

 

14

19357

22566,52

-3209,52

+

15

21939

22927,43

-988,43

+

16

22154

23288,34

-1134,34

+

17

23687

23649,25

37,75

+

18

22733

24010,16

-1277,16

+

19

31666,8

24371,07

7295,73

+

20

23184,4

24731,98

-1547,58

 

21

22572,9

25092,89

-2519,99

+

22

24325,4

25453,8

-1128,4

+

23

24304,3

25814,71

-1510,41

+

24

42093,2

26175,62

15917,58

+

25

25155

26536,53

-1381,53

 

26

24402,6

26897,44

-2494,84

+

27

25526,7

27258,35

-1731,65

 

28

31688,6

27619,26

4069,34

+

29

27341,9

27980,17

-638,27

 

30

27106,3

28341,08

-1234,78

+

31

36116,6

28701,99

7414,61

+

32

29833,5

29062,9

770,6

 

33

29282,2

29423,81

-141,61

 

34

28376,5

29784,72

-1408,22

 

35

24196,2

30145,63

-5949,43

 

36

24196

30506,54

-6310,54

 

Итого

     

22


 

 

Характеристика типа колеблемости

Число поворотных точек

пилообразная

n-2=34

циклическая

2*n/l=2*36/7=10

случайно распределенная во времени

2*(n-2) /3=23


где

n- число уровней ряда, l- длина цикла

По итогам анализа поворотных точек можно сделать вывод, что показатели имеют тип колеблемости случайно распределенную во времени, т. к. число поворотных точек ближе к 23.

1.3.Анализ автокорреляционной  функции

Автокорреляция  –  это корреляционная зависимость между следующими рядами динамики: y1,y2,…,yn-L  и   yL+1,yL+2,…,yn, где L – длина временного смещения, называемая лагом (зависимость исходного временного ряда и временного ряда, сдвинутого на несколько периодов). Анализ автокорреляционной функции может быть использован для выявления структуры временного ряда. Если наиболее высоким оказывается коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит только тенденцию. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка t, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью t моментов времени. Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, т.е. коэффициенты автокорреляции ( Сorr.) близки к нулю и распределены случайно, то либо ряд не содержит тенденции и циклических колебаний и является стационарным с колебаниями, случайно распределенными во времени, либо ряд содержит сильную нелинейную тенденцию.

 

Условия определения типа колеблемости:

 

Тип колеблемости

Коэффициент корреляции первого порядка

Пилообразная

Циклическая

Случайно распределенная во времени

 


 

Коэффициент автокорреляции для показателя «Прибыль балансовая»

 

 

 

Из рисунка мы видим, что проявляется  тенденция к затуханию автокорреляционной функции. Получившийся коэффициент автокорреляции первого порядка равен

Corr=+0,402, следовательно, временной ряд имеет колеблемость случайно распределенную во времени либо циклический вид колеблемости, т.к. коэффициент корреляции бизок к 0,5.

Информация о работе Статистический анализ изменения экономических показателей (прибыль балансовая, товарная продукция, средняя зарплата) за 2006-2008 г. на ОАО Во