Статистический анализ тенденции реализации нефти и нефтепродуктов

       Проверка  гипотезы о равенстве дисперсий  осуществляется с помощью F-критерия, основанного на сравнении расчетного отношения с табличным. Расчетное значение критерия осуществляется по формуле:

                                                                                                                (4.2)

       Если  расчетное значение F меньше табличного при заданном уровне значимости, то гипотеза о равенстве дисперсий принимается. Если F больше, чем табличное значение, то гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется и зависимость для расчета t не пригодна для использования.

       При выполнении условия о равенстве  дисперсий определяется значение tα и проверяется гипотеза Н₀. При этом теоретическое значение tα определяется с числом степеней свободы, равным n₁ + n₂ – 2.

       Рассмотренный метод даёт положительный результат  для рядов с монотонной тенденцией. Когда же ряд динамики меняет общее  направление развития, то точка поворота тенденции оказывается близкой  к середине ряда. Поэтому средние  двух отрезков будут близки, а проверка может не показать наличия тенденции.

       2.2 Метод Фостера-Стюарта

       Второй  метод проверки наличия тенденции  называется методом Фостера-Стюарта, который, помимо определения наличия  тенденции, позволяет обнаружить тренд  дисперсии уровней ряда динамики, что важно знать при анализе  и прогнозировании экономических  явлений.

       Тренд – основная тенденция развития динамического  ряда ( к увеличению или снижению уровней).

       3.2 Фазочастотный критерий знаков  первой разности (критерий Валлиса  и Мура)

       Суть  данного критерия заключается в  следующем: наличие тренда в динамическом ряду утверждается в том случае, если этот ряд не содержит, либо содержит в приемлемом качестве фазы – изменение  знака разности первого порядка (абсолютного цепного прироста).

       В таблице  видно, что изменение знака разности первого порядка не наблюдается. Это подтверждает теорию о наличии тенденции и говорит о её «положительной» направленности. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИТИЧЕСКОГО  ВЫРАВНИВАНИЯ И СКОЛЬЗЯЩЕЙ СРЕДНЕЙ  ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ТЕНДЕНЦИИ.

       1.3 Метод скользящей средней

       Выявление общей тенденции ряда динамики можно  произвести путем сглаживания ряда динамики с помощью метода скользящей средней. Сущность этого приема состоит  в том, что по исходным уровням  ряда (эмпирическим данным) определяются расчетные (теоретические) уровни. При  этом посредством осреднения эмпирических данных индивидуальные колебания погашаются и общая тенденция развития выражается в виде некоторой плавной линии (теоретические уровни).

       Основное  условие применения этого метода заключается в вычислении звеньев  подвижной (скользящей) средней из такого числа уровней ряда, которое соответствует  длительности наблюдаемых в ряду динамики циклов.

       Недостатком способа сглаживания рядов динамики является то, что полученные средние  не дают теоретических закономерностей (моделей) рядов, в основе которых  лежала бы математически выраженная закономерность и это позволяло  бы не только выявить анализ, но и  прогнозировать динамику ряда на будущее.

                                 D=(х₁+х₂+х₃)/3; D=(x₂+x₃+x₄)/3 и т.д.,                           (1.3)

       где х₁, х₂,…,х_n – объем реализации нефти и нефтепродуктов по региону за каждый квартал.

       D_II.2003=(719,8+819,0+844,3)/3=794,3

       Таблица 1.3

       Метод скользящей средней

 

       В данной таблице представлены расчеты  объема реализации нефти и нефтепродуктов по региону за 2003-2005гг методом скользящей средней. Для этого производилось  суммирование объема реализации по региону  за каждые  три квартала ( к каждому  кварталу суммировались два последующих) и деление на сумму чисел кварталов.

       2.3 Метод аналитического выравнивания

       Аналитическое выравнивание – нахождение определение  модели (уравнение тренда). При анализе  рядов динамики в качестве линии  тренда используются функции:

1. при равномерном развитии – линейная функция: Y_t=b₀+b₁t
2. при росте с ускорением – парабола второго порядка: Y_t=b₀+b₁t+b₂t
3. при постоянных темпах роста – показательная функция: Y_t=b₀b₁t
4. при снижении с замедлением – гиперболическая функция: Y_t=b₀+b₁x₁/t

       Выравнивание  линейной функции происходит путем  решения системы:

       na+a₁∑t=∑y

       a₀∑t+a₁∑t²=∑ty

       а₀=(∑у)/n=11413,4/12=951,1

       а₁=(∑yt)/∑t²=15662,4/572=27,382

       Искомое уравнение имеет вид

       yt=951,1+27,382t

       yt₁=951,5+27,382*-11=650,3

       

       Метод наименьших квадратов – один из методов теории ошибок для оценки величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Этот метод применяется также для  приближенного представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.

       Метод наименьших квадратов – статистический метод определения параметров генеральной совокупности путем минимизации критериев суммы квадратов отклонений между фактическими и расчетными данными.

       Подбор  вида функции, описывающей тренд, параметры  которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве  случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между  собой по величине среднеквадратической ошибки.

       Разность  между фактическими значениями ряда динамики и его выравненными значениями ( ) характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.  
 
 
 
 
 
 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

       Для достижения поставленной цели была проведена  следующая работа:

       1)изучение  и анализ информационной базы;

       2)выполнение  расчетов;

       3)систематизация  полученной информации и представление  ее в виде курсовой работы;

       Убедились, что важным и актуальным направлением анализа в статистике является изучение динамики, так как чтобы предсказать  развитие в будущем, нужно знать  фактическую динамику в прошлом.

       Для анализа динамики, тенденции изменения  и определения перспективного объема реализации нефти и нефтепродуктов были рассчитаны аналитические показатели динамики. Результаты данных расчетов были представлены в виде таблиц. Получили, что абсолютный прирост за 3 года составил 403,4 ден.ед, средний абсолютный прирост 33,6ден.ед. При этом темп роста и темп прироста составили 156% и 56% соответственно. Средний темп роста составил 125%, средний темп прироста 25%. Средний абсолютный уровень ряда составил 951,1 ден.ед.

       Для выявления наличия тенденции  в работе были использованы методы скользящей средней и аналитического выравнивания. Оба они показали наличие  тенденции к росту и увеличению.

       .

 

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адамова В.Е. Сборник задач по статистике промышленности: Учебное пособие для студ. ВУЗов. –М.:  Финансы и статистика, 1988.-192 с.
2. Афанасьев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирования: Учебник для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальности «Статистика». –М.: Финансы и статистика, 2001.-228 с.
3. Бакланов Г.И., Адамов В.Е., Устинов А.Н. Статистика промышленности: учебник – 2-е изд., перераб. и доп.. –М.: Статистика, 1970.-431 с.
4. Гинзбург А.И., Статистика. –СПб: Питер, 2002.-246 с.
5. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям. –М.: ЮНИТИ, 2001. -464 с.
6. Ежов А.И. Статистика промышленности: Учебник для студентов вузов -6-е изд., перераб. и доп.. –М.: Финансы и статистика,1983.-320 с.
7. Елисеева И.И. Общая теория статистики Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности: финансовый, банковский, производственный менеджмент. – 2-е изд., перераб. и доп. –М.: ИНФРА-М, 2000.-413 с.
8. Забродская Н.Г. Экономика и статистика предприятия: Учебное пособие. –М.: Издательство деловой и учебной литературы, 2005.-352 с.
9. Киперман Г.Я. Сборник задач по статистике промышленности: Учебное пособие. –М.: Статистика,1978.-191 с.
10. Кожухарь Л.И. Основы общей теории статистики6 Учебник справочник. – М.: Финансы и статистика, 1999.-142 с.
11. Курс статистики промышленности Учебное пособие для студентов    вузов, обучающихся по специальности «Планирование промышленности» - Под ред. Малог И.Г.. –М.: Статистика,1978.-358 с.
12. Нефтяная промышленность России: справочник / Козорезов А.А.. –М.: ВНИ И ОЭНГ, 2002.-193 с.
13. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. Учебник для студентов вузов. – Под ред. Башина О.Э., Спирина А.А.. –М.: Финансы и статистика, 2001.-440 с.
14. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл. корр. РАН Елисеевой И.И.. –М.: Финансы и статистика, 1996.-368 с.
15. Практикум по теории статистики: Учебное пособие для студентов экономических специальностей вузов. – Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2001.-415 с.
16. Промышленность Тюменской области: Статистический сборник / Тюменская областная комиссия гос. статистики. – Тюмень, 2002.-80 с.
17. Сивцов В.Н. Статистика промышленности Учебное пособие для студентов экономических спец. вузов. –М.: Финансы и статистика,1981.-400 с.
18. Статистика: Учебник для студентов обучающихся по спец. «Статистика» и др. экономическим спец.. – Под ред. И.И. Елисеевой. –М.: ТКВелби: Проспект, 2003.-415 с.
19. Статистика промышленности : учебник / Г.И, Бакланов, В.Е. Адамов. – 3-е изд. перераб. и доп. –М.: Статистика 1984.-431 с.
20. Статистика промышленности: Методические указания по изучению курса и выполнению сам. работы для студентов спец. «Менеджмент», «Экономика и управление на предприятиях. ТюмГНГУ; Сост. И.В. Андронова, Т.В. Малютина. –Тюмень: ТюмГНГУ, 1998.-23 с.
21. Статистика//Нефть России. -2003. - №3. с.100-103.
22. Тенденции развития регионов в2005-2006 гг. /В.Безруков//Экономист. – 2005.-№10.- с.31-37.
23. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики: Учебное пособие для студентов экономических спец. вузов. –М.: Финансы м статистика, 2000.-415 с.