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

Скачать полностью (1.50 Мб) Сколько стоит заказать работу?
Работа содержит 1 файл

Yurkova.doc

— 4.12 Мб (Скачать)

 

Коэффициент автокорреляции для показателя «Товарная продукция»

 

 

Из рисунка мы видим, что проявляется  тенденция к затуханию автокорреляционной функции, а это значит, что для  этого ряда мы можем найти уравнение  тренда.

Получившийся коэффициент автокорреляции первого порядка значим (p<0.05), равен Corr=+0,76, следовательно, временной ряд имеет циклический вид колеблемости, так как коэффициент первого порядка близок к +1.

 

Коэффициент автокорреляции для показателя «Средняя зарплата»

 

 

Из рисунка мы видим, что проявляется тенденция к затуханию автокорреляционной функции, а это значит, что для этого ряда мы можем найти уравнение тренда.

Получившийся коэффициент автокорреляции первого порядка значим (p<0.05), равен

Corr=+0,41, следовательно, временной ряд имеет колеблемость случайно распределенную во времени либо циклический вид колеблемости, т.к. коэффициент корреляции бизок к 0,5.

.

1.4. Анализ сезонных  колебаний

Сезонными называются периодические  колебания, возникающие под влиянием смены времени года. Модель, учитывающая трендовую составляющую , сезонную составляющую S и случайную составляющую E,  может быть мультипликативной и аддитивной . Выбор мультипликативной или аддитивной модели осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний. Если амплитуда колебаний приблизительно постоянна, то строят аддитивную модель временного ряда. Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, то строят мультипликативную модель.

Построим графики по абсолютным цепным показателям и по ним определим амплитуду колебаний.

Период времени

Прибыль балансовая

Абсолютное цепное изменение

Товарная продукция

Абсолютное цепное изменение

Средняя зарплата

Абсолютное цепное изменение

1

3130,9

-

11362,1

-

17221

-

2

2606,7

-524,2

10618,8

-743,3

16433

-788

3

3005,4

398,7

11605

986,2

18467

2034

4

3236,9

231,5

11748,6

143,6

18179

-288

5

4252,2

1015,3

13106,4

1357,8

19055

876

6

4370,4

118,2

13532,4

426

18443

-612

7

5252,7

882,3

14617,6

1085,2

19019

576

8

4857,6

-395,1

15163,6

546

19909

890

9

4752

-105,6

14812,2

-351,4

19594

-315

10

5087,1

335,1

15232,6

420,4

19879

285

11

4780,9

-306,2

14446,4

-786,2

19886

7

12

4132,2

-648,7

15039,2

592,8

32807

12921

13

3447,9

-684,3

14392,3

-646,9

20732

-12075

14

4516,2

1068,3

12869,9

-1522,4

19357

-1375

15

5244,2

728

15824,5

2954,6

21939

2582

16

5237,6

-6,6

16358,4

533,9

22154

215

17

9743,3

4505,7

17071,5

713,1

23687

1533

18

4110,1

-5633,2

16616

-455,5

22733

-954

19

3855,7

-254,4

17008,4

392,4

31666,8

8933,8

20

4287,6

431,9

16364,5

-643,9

23184,4

-8482,4

21

9671,2

5383,6

16307,4

-57,1

22572,9

-611,5

22

5440

-4231,2

15940,3

-367,1

24325,4

1752,5

23

5041,3

-398,7

14907,7

-1032,6

24304,3

-21,1

24

7731

2689,7

16444,5

1536,8

42093,2

17788,9

25

-1472

-9203

16330,8

-113,7

25155

-16938

26

10379,5

11851,5

16437,3

106,5

24402,6

-752,4

27

-656,9

-11036,4

19505,5

3068,2

25526,7

1124,1

28

9227,8

9884,7

20166,5

661

31688,6

6161,9

29

19343,8

10116

24644,2

4477,7

27341,9

-4346,7

30

11165,8

-8178

24574,5

-69,7

27106,3

-235,6

31

-3996,6

-15162,4

25265,2

690,7

36116,6

9010,3

32

3179

7175,6

26796

1530,8

29833,5

-6283,1

33

-5284,8

-8463,8

24451,7

-2344,3

29282,2

-551,3

34

-5246,3

38,5

16677,6

-7774,1

28376,5

-905,7

35

-5890,7

-644,4

7161,3

-9516,3

24196,2

-4180,3

36

-5464,7

426

4294,7

-2866,6

24196

-0,2


 

 

Прибыль балансовая

Амплитуда колебаний возрастает, следовательно, нужно использовать мультипликативную  модель.

Товарная продукция

Амплитуда колебаний приблизительно постоянна, следовательно, нужно использовать аддитивную модель.

Средняя зарплата

Амплитуда колебаний возрастает, следовательно, нужно использовать мультипликативную  модель.

        Прибыль балансовая

t

Уровни ряда, yt

Скользящие средние,

Оценка сезонной компоненты,

Сезонная компонента,

Скорректированные ряды,

1

3130,9

    

0,214126

14621,76

2

2606,7

    

1,0741

2426,869

3

3005,4

    

0,442548

6791,128

4

3236,9

    

1,206067

2683,848

5

4252,2

3940,533

1,079093

2,185222

1945,889

6

4370,4

4157,889

1,05111

1,375776

3176,68

7

5252,7

4399,467

1,19394

0,064569

81350,18

8

4857,6

4524,667

1,073582

1,080328

4496,412

9

4752

4548,111

1,044829

1,334012

3562,187

10

5087,1

4577,444

1,111341

0,98993

5138,848

11

4780,9

4674,533

1,022755

0,960766

4976,134

12

4132,2

4672,856

0,884299

1,072556

3852,666

13

3447,9

5215,711

0,66106

0,214126

16102,2

14

4516,2

5144,389

0,877889

1,0741

4204,636

15

5244,2

5007,567

1,047255

0,442548

11850,01

16

5237,6

4952,756

1,057512

1,206067

4342,711

17

9743,3

5568,2

1,749811

2,185222

4458,723

18

4110,1

5789,544

0,709918

1,375776

2987,478

19

3855,7

5847,889

0,659332

0,064569

59714,41

20

4287,6

6124,2

0,700108

1,080328

3968,795

21

9671,2

5378,689

1,798059

1,334012

7249,71

22

5440

5449,378

0,998279

0,98993

5495,338

23

5041,3

4919,711

1,024715

0,960766

5247,167

24

7731

5516,611

1,401404

1,072556

7208,015

25

-1472

7189,522

-0,20474

0,214126

-6874,46

26

10379,5

7355,589

1,411104

1,0741

9663,439

27

-656,9

6307,078

-0,10415

0,442548

-1484,36

28

9227,8

6100,156

1,512715

1,206067

7651,15

29

19343,8

4653,956

4,156421

2,185222

8852,098

30

11165,8

4234,589

2,636808

1,375776

8116,001

31

-3996,6

2426,789

-1,64687

0,064569

-61896,6

32

3179

1892,589

1,67971

1,080328

2942,625

33

-5284,8

    

1,334012

-3961,58

34

-5246,3

    

0,98993

-5299,67

35

-5890,7

    

0,960766

-6131,25

36

-5464,7

    

1,072556

-5095,03


 

Расчет значений сезонной компоненты

Месяц

                                  Год

Итого за m месяцев

Средняя оценка сезонной компоненты

Скорректированная сезонная компонента Si

 

1

2

3

1

  

0,66106

-0,20474

0,45632

0,22816

0,214126

2

  

0,877889

1,411104

2,288993

1,144497

1,0741

3

  

1,047255

-0,10415

0,943105

0,471553

0,442548

4

  

1,057512

1,512715

2,570227

1,285114

1,206067

5

1,079093

1,749811

4,156421

6,985325

2,328442

2,185222

6

1,05111

0,709918

2,636808

4,397836

1,465945

1,375776

7

1,19394

0,659332

-1,64687

0,206402

0,068801

0,064569

8

1,073582

0,700108

1,67971

3,4534

1,151133

1,080328

9

1,044829

1,798059

  

2,842888

1,421444

1,334012

10

1,111341

0,998279

  

2,10962

1,05481

0,98993

11

1,022755

1,024715

  

2,04747

1,023735

0,960766

12

0,884299

1,401404

  

2,285703

1,142852

1,072556

Итого

        

12,78648

12


 

Для рассматриваемого примера сумма  средних значений сезонной компоненты равна 12,78648. Следовательно, необходимо ввести корректирующий коэффициент:

К = 12/12,78648 = 0,938491

Скорректированное значение сезонной компоненты определяется по формуле

Находим уравнение тренда с учетом сезонной колеблемости в программе STATISTICA:

Период времени, t

Уровни ряда, yt

Значения по уравнению тренда,

Тренд с учетом сезонности,

1

3130.90

16989,74

3637,945

178270430

2

2606.70

16359,11

17571,32

1469453,1

3

3005.40

15728,48

6960,607

76875597

4

3236.90

15097,85

18209,02

9679378,8

5

4252.20

14467,22

31614,09

294015151

6

4370.40

13836,59

19036,05

27034384

7

5252.70

13205,96

852,6956

152603141

8

4857.60

12575,33

13585,48

1020403

9

4752.00

11944,7

15934,37

15917467

10

5087.10

11314,07

11200,14

12980,045

11

4780.90

10683,44

10264,29

175686,72

12

4132.20

10052,81

10782,2

532009,77

13

3447.90

9422,18

2017,534

54828782

14

4516.20

8791,55

9443,004

424392,31

15

5244.20

8160,92

3611,599

20696322

16

5237.60

7530,29

9082,034

2407909,4

17

9743.30

6899,66

15077,29

66873632

18

4110.10

6269,03

8624,781

5549562,8

19

3855.70

5638,4

364,0658

27818601

20

4287.60

5007,77

5410,034

161816,33

21

9671.20

4377,14

5839,157

2137493,7

22

5440.00

3746,51

3708,783

1423,3265

23

5041.30

3115,88

2993,632

14944,574

24

7731.00

2485,25

2665,57

32515,302

25

-1472.00

1854,62

397,1224

2124299,3

26

10379.5

1223,99

1314,688

8226,1272

27

-656.90

593,36

262,5903

109408,59

28

9227.80

-37,27

-44,9501

58,983936

29

19343.8

-667,9

-1459,51

626646,39

30

11165.8

-1298,53

-1786,49

238104,96

31

-3996.60

-1929,16

-124,564

3256566,7

32

3179.00

-2559,79

-2765,41

42279,584

33

-5284.80

-3190,42

-4256,06

1135588,6

34

-5246.30

-3821,05

-3782,57

1480,7104

35

-5890.70

-4451,68

-4277,02

30506,116

36

-5890.70

-5082,31

-5451,06

135976,56

Итого

      

946262619


Определим коэффициент сезонной колеблемости: 

Из этого показателя видно, что  сезонные колебания заметные и их обязательно надо учитывать в модели.

Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели для показателя

«Товарная продукция» в программе STATISTICA

t

Уровни ряда, yt

Скользящие средние,

Оценка сезонной компоненты,

Сезонная компонента,

Скорректированные ряды,

Сглаженная тренд-циклическая  компонента

Нерегулярная составляющая

1

11362,1

    

690.818

10671.28

11006.33

-335.05

2

10618,8

    

-324.754

10943.55

11204.69

-261.13

3

11605

11333.63

271.38

-394.224

11999.22

11601.39

397.83

4

11748,6

11769.70

-21.10

28.160

11720.44

12087.92

-367.48

5

13106,4

12498.00

608.40

690.818

12415.58

12823.59

-408.00

6

13532,4

13251.18

280.83

-324.754

13856.75

13697.91

158.85

7

14617,6

14104.93

512.77

-394.224

15011.92

14395.24

616.69

8

15163,6

14531.38

632.23

28.160

15135.44

14787.45

347.99

9

14812,2

14956.53

-144.33

690.818

14121.38

14844.70

-723.32

10

15232,6

14913.70

318.90

-324.754

15557.35

14971.39

585.96

11

14446,4

14882.60

-436.20

-394.224

14840.62

14831.28

9.34

12

15039,2

14777.63

261.58

28.160

15011.04

14541.04

470.00

13

14392,3

14186.95

205.35

690.818

13701.48

14286.13

-584.65

14

12869,9

14531.48

-1661.6

-324.754

13194.65

14529.52

-1334.86

15

15824,5

14861.28

963.23

-394.224

16218.72

15309.74

908.99

16

16358,4

15530.95

827.45

28.160

16330.24

16035.99

294.25

17

17071,5

16467.48

603.53

690.818

16380.18

16589.28

-209.09

18

16616

16763.35

-147.35

-324.754

16940.75

16783.57

157.18

19

17008,4

16764.50

243.50

-394.224

17402.22

16750.47

651.75

20

16364,5

16573.50

-210.50

28.160

16334.84

16471.87

-137.03

21

16307,4

16404.50

-97.50

690.818

15616.18

16083.46

-467.28

22

15940,3

15879.25

60.75

-324.754

16264.75

15931.14

333.61

23

14907,7

15899.63

-992.63

-394.224

15301.22

15835.69

-534.47

24

16444,5

15905.38

539.13

28.160

16416.34

16017.37

398.97

25

16330,8

16029.63

300.38

690.818

15639.18

16497.13

-857.95

26

16437,3

17179.13

-742.13

-324.754

16761.75

17546.31

-784.55

27

19505,5

18109.63

1395.38

-394.224

19899.22

19232.25

666.98

28

20166,5

20188.13

-21.63

28.160

20138.34

21086.70

-948.36

29

24644,2

22222.38

2421.63

690.818

23953.18

23054.69

898.50

30

24574,5

23662.38

911.63

-324.754

24898.75

24536.36

362.39

31

25265,2

25319.75

-54.75

-394.224

25659.22

25336.10

323.12

32

26796

25271.68

1524.33

28.160

26767.84

24560.54

2207.30

33

24451,7

23297.58

1154.13

690.818

23760.88

21337.53

2423.35

34

16677,6

18771.65

-2094.05

-324.754

17002.35

16074.92

927.44

35

7161,3

13146.33

-5985.03

-394.224

7555.52

10285.46

-2729.93

36

4294,7

8107.0

-3812.37

28.160

4266.54

5141.98

-875.44

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