Статистика жилищного строительства

     .

    Аналогично  определяется коэффициент автокорреляции по динамическому ряду показателя y:

    Проведем  сопоставление полученного коэффициента автокорреляции с табличной величиной  при численности n=11. При уровне значимости P=0,05 величина r_a может только в пяти случаях из ста превышать 0,353 [8, с. 388]. Следовательно, фактические коэффициенты автокорреляции превысили табличное значение, что говорит о наличии автокорреляции в рядах динамики изучаемых показателей.

    Таким образом, по результатам проведенных  расчетов, можно сделать вывод  о наличии тесной прямой связи  между динамическими рядами, характеризующими процессы в жилищном строительстве РФ. Об этом свидетельствуют высокие значения коэффициента корреляции.

    Однако  применение традиционных методов корреляции и регрессии к анализу зависимости  временных рядов имеет определенные особенности: как правило, в экономических рядах есть автокорреляция, т.е. зависимость последующих уровней ряда от предшествующих. Присутствие автокорреляции в рядах динамики - это нарушение важного условия применения метода наименьших квадратов.  В целях устранения автокорреляции был использован метод коррелирования отклонений фактических уровней от выровненных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Исходными данными для учебно-исследовательской работы явились динамические ряды объемов площади построенного жилья и количества ипотеки РФ с 2000 по 2010 годы.

    Для достижения поставленной цели в работе применены статистические методы анализа  динамических рядов: расчет аналитических  и средних показателей, аналитическое  выравнивание ряда, корреляционно-регрессивный анализ, экстраполирование.

    После анализа данных можно сделать следующие выводы:

    Объемы  жилищного строительства в целом за период с 2000 по 2009 год демонстрируют устойчивый рост: средний темп роста производства составил 106,68%, базисный прирост с начала рассматриваемого периода - 147,4%. На рассматриваемый показатель оказывают влияние внешние социально-экономические процессы, так в 1996 году произошло резкое сокращение производства молока, что вероятно связано  с сокращением численности сельскохозяйственных животных в фермерских хозяйствах, а в 2009 году наблюдается некоторое замедление темпов роста, обусловленное общими кризисными явлениями в экономике РФ. 

    В целях выявления основной тенденции  развития было проведено аналитическое  выравнивания ряда динамики в соответствии с линейной формой тренда и получено уравнение вида . Построенная модель является статистически значимой,  вариация результата y (производство молока) на 88,1% объясняется вариацией фактора t (периодом).

    На  основе линии тренда было осуществлено прогнозирование объема производства молока на ближайшие 5 лет. Прогноз получился достаточно точным, реальное значение попало в 95% доверительный интервал.

    Кроме того, проведена оценка степени взаимосвязи уровней 2^х рядов методами коррелирования, которая показала, что между объемами производства молока и поголовьем коров в фермерских хозяйствах за изучаемый период существует сильная прямая связь. Однако при проверке на автокорреляцию было установлено ее наличие, а присутствие автокорреляции в рядах динамики - это нарушение важного условия применения метода наименьших квадратов.  В целях устранения автокорреляции был использован метод коррелирования отклонений фактических уровней от выровненных и вычислен коэффициент корреляции отклонений со значением 0,9422, который показывает наличии сильной прямой связи между отклонениями фактических уровней сравниваемых рядов от соответствующих им выровненных уровней.

    Рекомендации  по улучшению модели прогноза: проведение тщательной проверки и устранение нарушения  предпосылок МНК, в частности, автокорреляции; увеличении объемов выборки.