Статистический анализ временных рядов

Размещено на http://www.allbest.ru

МОСКОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ВОДНОГО ТРАНСПОРТА

(МГАВТ)

ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ

Курсовая работа

По дисциплине: «Статистика»

На тему: «Статистический анализ временных рядов»

Выполнил:

Студент 2 курса Группы КЭ-22

Дьяконов А.В.

Научный руководитель:

Потапова Е.В.

Москва 2013



Динамика объемов погрузочно-разгрузочных работ и тарифов за переработку 1 т груза (цифры условные)

Наименование груза	Объем переработанного груза, тыс. т, G	Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т (d)
	Годы
	2005	2006	2007	2008	2009	2008	2009
1	2	3	4	5	6	7	8
Песок	83	79	77	78	75	14,1	16,8
Щебень	10	12	15	25	28	24,3	26,1
ПГС	20	22	29	26	27	34,7	38,0



Содержание

Введение

Глава I. Графическое представление статистической информации

1.1 Способы представления статистической информации

1.2 Графическое изображение статистических данных

Глава II. Статистический анализ временных рядов

2.1 Показатели рядов динамики и методы их расчёта

2.2 Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда

2.3 Прогнозирование временных рядов

Глава III. Индексный анализ временных рядов

3.1 Общее понятие об индексах и значение индексного метода анализа

3.2 Индексный анализ средней тарифной ставки

3.3 Индексный анализ влияния факторов на изменение величины доходов за выполнение погрузочно-разгрузочных работ

Заключение

Список использованной литературы

погрузочный индексный доход



Введение

Темой курсовой работы является статистический анализ временных рядов. Цель курсовой работы: закрепление полученных теоретических знаний и приобретение практических навыков статистического анализа экономической информации.

Достижение главной цели курсовой работы требует выполнение следующих основных задач:

- теоретическое обоснование и раскрытие сущности статистических методов, позволяющих количественно охарактеризовать результаты работы порта;

- проведение анализа исходных данных, выявление закономерностей, определяющих их динамику и взаимосвязи;

- прогнозирование тенденций изменения основных показателей;

- формулировка обоснованных выводов по результатам анализа и прогнозирования.

Курсовая работа состоит из трех глав:

В первой главе рассматривается графическое представление статистической информации. В ней мы рассматриваем назначение и способы построения статистических графиков, а также анализируем и учимся правильно читать их.

Во второй главе рассматривается статистический анализ временных рядов. Здесь мы рассчитываем показатели рядов динамики, выявляется и характеризуется основная тенденция развития ряда динамики и происходит прогнозирование временных рядов.

Третья глава позволяет нам ознакомиться с индексным анализом временных рядов, включает в себя характеристику индексного метода анализа и изучение использования индексов в экономическом анализе.

Глава I. Графическое представление статистической информации

1.1 Способы представления статистической информации

Графическое изображение, прежде всего, позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случаях установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры влияний, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравниваемые характеристики и отчетливо видны основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

В статистике графиком называют наглядное изображение статистических величин и их соотношений при помощи геометрических точек, линий, фигур или географических картосхем.

Графики придают изложению статистических данных большую наглядность, чем таблицы, выразительность, облегчают их восприятие и анализ. Статистический график позволяет зрительно оценить характер изучаемого явления, присущие ему закономерности, тенденции развития, взаимосвязи с другими показателями, географическое разрешение изучаемых явлений. Еще в древности китайцы говорили, что одно изображение заменяет тысячу слов. Графики делают статистический материал более понятным, доступным и неспециалистам, привлекают внимание широкой аудитории к статистическим данным, популяризируют статистику и статистическую информацию.

При любой возможности анализ статистических данных рекомендуется всегда начинать с их графического изображения. График позволяет сразу получить общее представление обо всей совокупности статистических показателей. Графический метод анализа выступает как логическое продолжение табличного метода и служит целям получения обобщающих статистических характеристик процессов, свойственных массовым явлениям.

При помощи графического изображения статистических данных решаются многие задачи статистического исследования:

1) наглядное представление величины показателей (явлений) в сравнении друг с другом;

2) характеристика структуры какого-либо явления;

3) изменение явления во времени;

4) ход выполнения плана;

5) зависимость изменения одного явления от изменения другого;

6) распространенность или размещение каких-либо величин по территории.

Другими словами, в статистических исследованиях применяются самые разнообразные графики.

В каждом графике выделяют следующие основные элементы:

1) пространственные ориентиры (систему координат);

2) графический образ;

3) поле графика;

4) масштабные ориентиры;

5) экспликация графика;

6) наименование графика

Пространственные ориентиры задаются в виде системы координатных сеток. В статистических графиках чаще всего применяется система прямоугольных координат. Иногда используется принцип полярных (угловых) координат (круговые графики). В картограммах средствами пространственной ориентации являются границы государств, границы административных его частей, географические ориентиры (контуры рек, береговых линий морей и океанов).

На осях системы координат или на карте в определенном порядке располагаются характеристики статистических признаков изображаемых явлений или процессов. Признаки, располагаемые на осях координат, могут быть качественными или количественными.

Графический образ статистических данных представляет собой совокупность линий, фигур, точек, образующих геометрические фигуры разной формы (окружность, квадраты, прямоугольники и т.п.) с различной штриховкой, окраской, густотой нанесения точек.

Любое явление, изучаемое статистикой, можно представить в графической форме. Для этого требуется найти правильное графическое решение, определить тот графический образ, который лучше всего соответствует данному явлению, нагляднее изображает статистические данные. Графический образ должен соответствовать цели графика. Поэтому перед построением графика необходимо уяснить сущность явления и цель, которая ставится перед графическим изображением. Выбранная форма графика должна соответствовать внутреннему содержанию и характеру статистического показателя. Например, сравнение на графике производится по таким измерениям, как площадь, длина одной из сторон фигур, местонахождением точек, их густотой и т.д.

Так, для изображения изменений явления во времени наиболее естественным типом графика является линия. Для рядов распределения - полигон или гистограмма.

Поле графика - это пространство, в котором располагаются графические образы (геометрические тела, образующие графики).

Поле графика характеризуется по размерам и пропорциям. Размер поля зависит от назначения графика. Пропорции и размер графика (формат графика) должны соответствовать также сущности изображаемых явлений. Для статистических исследований часто используются графики с неравными сторонами, например, с соотношением сторон поля 1: или 1:1,33 до 1:1,6+5,8. Но иногда удобна квадратная форма графиков. Масштабные ориентиры, обеспечивающие геометрическому образу количественную определенность, - это использованная в графике система масштабных шкал. Масштабом графика называется условная мера перевода статистической числовой величины в графическую. Масштабная шкала - это линия, отдельные точки которой могут быть в соответствии с принятым масштабом прочитаны как определенное значение статистического показателя. Масштаб выбирается с таким расчетом, чтобы на графике могла поместиться самая большая и самая маленькая из изображаемых величин. Масштабные шкалы бывают равномерными и неравномерными, прямолинейными (обычно располагаются по осям координат) и криволинейными (круговые в секторных диаграммах). Экспликация графика - это словесное пояснение его содержания (название графика и соответствующие пояснения отдельных его частей). Название графика должно точно и кратко раскрывать его содержание. Пояснительные тексты могут располагаться в пределах графического образа, рядом с ним или выноситься за его пределы, вдоль масштабных шкал. Они помогают мысленно перейти от геометрических образов к явлениям и процессам, изображенным на графике. Особенность графических изображений в их выразительности, доходчивости и обозримости. Однако графические изображения не только иллюстративны, они носят и аналитический характер. Итак, в настоящее время графики широко применяются в учетной и статистической практике предприятий и учреждений, в научно-исследовательской работе, в производственно-хозяйственной деятельности, в учебном процессе, пропаганде и других областях. Классификация видов графиков.

Существует множество видов графических изображений. Их классификация основана на ряде признаков:

а) способ построения графического образа;

б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения;

в) задачи, решаемые с помощью графического изображения.

Статистические графики по форме графического образа:

Линейные: статистические кривые.

Плоскостные: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные, точечные, фоновые.

Объемные: поверхности распределения.

Статистические графики по способу построения и задачам изображения:

Диаграммы: диаграммы сравнения, диаграммы динамики, структурные диаграммы.

Статистические карты: картограммы, картодиаграммы.

По способу построения статистические графики делятся на диаграммы и статистические карты.

Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т. д. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему признаку.

Статистические карты - графики количественного распределения по поверхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам и специфичны лишь в том отношении, что представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте, т. е. показывают пространственное размещение или пространственную распространенность статистических данных. Геометрические знаки, как было сказано выше, - это либо точки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела. В соответствии с этим различают графики точечные, линейные, плоскостные и пространственные (объемные).

При построении точечных диаграмм в качестве графических образов применяются совокупности точек; при построении линейных - линии. Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур и, в свою очередь, подразделяются на столбиковые, полосовые, круговые, квадратные и фигурные. Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы. В зависимости от круга решаемых задач выделяются диаграммы сравнения, структурные диаграммы и диаграммы динамики.

1.2 Графическое изображение статистических данных

1.Линейная диаграмма динамики переработки грузов в порту в период с 2005 по 2009 гг.

Рис. 1.1

Столбиковая диаграмма динамики переработки грузов в порту в период с 2005 по 2009 гг.

Рис. 1.2

Радиальная диаграмма динамики переработки грузов в порту в период с 2005 по 2009 гг.



Рис. 1.3

По данным диаграммы можно сделать следующие выводы:

Из года в год в период с 2005 по 2009 гг. наблюдается плавное увеличение переработки грузов в порту.

Наибольший объем переработки груза из года в год приходится на песок, а меньше всего - на щебень.

Объем переработанного песка в порту снизился с 83 т.т до 75 т.т; объем переработанной ПГС вырос с 20 т.т до 27 т.т; объем переработанного щебеня в порту вырос с 10 т.т до 28 т.т.

Больше всего песка в порту было переработано в 2005 году (83 т.т), а меньше всего - в 2009 году (75 т.т); в 2005 году в порту было переработан наименьший объем щебня: 10 т.т щебня, а наибольший объем переработки щебня приходится на 2009 год (28 т.т); Наименьший объем переработки ПГС приходится на 2005 год (20 т.т.), а наибольший - на 2007 год (29 т.т).

2. Анализ изменения доли каждого груза в общем объеме перевалки



Рис. 1.4

В 2005 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 73%, переработка щебня - 9 %, ПГС - 18%.

Рис. 1.5

В 2006 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 70%, переработка щебня - 11%, ПГС 19%.



Рис. 1.6

В 2007 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 64%, переработка щебня - 12 %, ПГС 24%.

Рис. 1.7

В 2008 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 61%, переработка ПГС - 20 %, щебня 19%.



Рис. 1.8

В 2009 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 58%, переработка ПГС 21 %, щебня 21 %

3. Построение знаков Варзара.

Таблица 1.1

Песок
Показатели	2008	2009
Доход за переработку груза, т.р.	1099,8	1260
Количество перегруженного груза, т.т.	78	75
Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т	14,1	16,8

Таблица 1.2

Щебень
Показатели	2008	2009
Доход за переработку груза, т.р.	607,5	730,8
Количество перегруженного груза, т.т.	25	28
Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т	24,3	26,1



Таблица 1.3

ПГС
Показатели	2008	2009
Доход за переработку груза, т.р.	902,2	1026
Количество перегруженного груза, т.т.	26	27
Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т	34,7	38,0

Рис. 1.9

Объем пер.груза

Вывод:

Из знаков Варзара видно, что доход от переработки песка в порту увеличился с 1099,8 т.р. до 1260 т.р. (в 2008 и 2009 году соответственно).

Доход от переработки щебня в 2008 году составил 607,5 т.р., а к 2009 году возрос до 730,8 т.р.

Доход от переработки ПГС в порту в 2008 году составил 902,2 т.р., а к 2009 году увеличился до 1026 т.р.



Глава II. Статистический анализ временных рядов

2.1 Показатели рядов динамики и методы их расчета

Простое сопоставление между собой отдельных уровней ряда динамики дает возможность сделать некоторые выводы о развитии явления. Анализ скорости и интенсивности развития осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней временного ряда между собой. К таким показателям относят:

- абсолютный прирост,

- темп роста,

- темп прироста

- абсолютное значение 1% прироста.

Вышеназванные показатели рассчитываются либо по базисной, либо по цепной схеме расчета.

Абсолютный прирост представляет собой разность двух уровней ряда динамики - из данного уровня вычитается один из предшествующих ему уровней и показывает, насколько один уровень ряда больше или меньше уровня другого ряда, принятого за базу сравнения:

Взаимосвязь между базисным и цепным приростами:

Абсолютный прирост соответствует увеличению абсолютных уровней, если же абсолютные уровни снижаются, то будет абсолютное снижение.

Темп роста представляет собой отношение одного уровня к одному из предшествующих и показывает, во сколько раз один уровень больше или меньше другого уровня, принятого за базу сравнения; он может быть выражен в процентах или коэффициентах.

Взаимосвязь между базисным и цепным темпами роста:

Произведение всех цепных темпов роста равно базисному темпу роста последнего уровня

Темп роста считается в процентах, а показатель, рассчитанный без процентов, называется коэффициентом роста.

Темпом прироста называется отношение абсолютного прироста к предшествующему уровню, по сравнению с которым определен абсолютный прирост. Темп прироста показывает, на сколько процентов один уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения.

В этом случае темп роста должен быть отмечен в процентах. Если темп роста считается в коэффициентах, то вычитается 1 и тогда этот показатель называется коэффициентом прироста.

Абсолютное значение одного процента прироста. Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста.

Для получения обобщающих данных по динамическим рядам рассчитывают средние показатели временных рядов:

- средний уровень ряда,

- средний абсолютный прирост,

- средний темп роста,

- средний темп прироста,

- средняя величина абсолютного значения 1% прироста.

Средние показатели имеет смысл считать, когда уровни ряда меняются достаточно плавно, т.е. когда нет резких скачков.

Средний уровень ряда. Рассчитывается по средней хронологической. Средняя хронологическая - это средняя, исчисленная из значений, изменяющихся во времени. Такие средние обобщают хронологическую вариацию. В хронологической средней отражается совокупность тех условий, в которых развивалось изучаемое явление в данном промежутке времени. Средний уровень ряда считается по-разному для моментных и интервальных рядов: Для интервального ряда

Для моментного ряда:

Средний абсолютный прирост показывает, насколько в среднем увеличивается или снижается величина исследуемого явления при переходе от одного уровня к другому. Это именованная величина.

Средний коэффициент роста показывает, во сколько раз в среднем один уровень больше или меньше предыдущего уровня:

Средний темп роста показывает, сколько % в среднем составляет один уровень относительно другого (предыдущего).

Средний темп прироста показывает, на сколько процентов в среднем уровень ряда больше или меньше предыдущего уровня:

Средняя величина абсолютного значения 1% прироста:

2. Абсолютные приросты с постоянной базой сравнения

Таблица 2.1

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	-4	-6	-5	-8
Щебень	2	5	15	18
ПГС	2	9	6	7
Всего:	0	8	16	19

Общий объем переработки грузов в порту по сравнению с 2005 г. в 2006 году не изменился , в 2007 г. - на 8 т.т., в 2008 увеличился на 16 т.т. и на 19 т.т. в 2009 году.

Объем переработанного песка в 2006 г. уменьшился на 4 т.т.. по сравнению с 2005 г., в 2007 г. произошло уменьшение на 6 т.т., в 2008 г. -уменьшение на 5 т.т., и в 2009 г. уменьшился по сравнению все с тем же 2005 г. на 8 т.т.

В 2006 г. объем переработки щебня в порту увеличился на 2 т.т. по сравнению с 2005 г., в 2007 г. он увеличился на 5 т.т., в 2008 г. по сравнению с 2005 г. увеличился на 15 т.т., и в 2009 г. по сравнению с 2005 г. объем переработанного щебня в порту увеличился на 18 т.т.

Объем переработанного ПГС в порту в 2006 г. по сравнению с 2005 г. увеличился на 2 т.т., в 2007 г. - на 9 т.т., в 2008 г. Увеличился на 6 т.т. и в 2009 г. увеличился на 7 т.т. по сравнению с 2005 г.

Таблица 2.2 Абсолютные приросты (цепные)

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	-4	-2	1	-3
Щебень	2	3	10	3
ПГС	2	7	-3	1
Всего:	0	8	8	1

Общий объем переработанного груза в порту в 2006 г. по сравнению с 2005 г. не изменился, в 2007 г. по сравнению с 2006 г. увеличился на 8 т.т. , в 2008 г. по сравнению с 2007. увеличился на 8 т.т., в 2009 г. по сравнению с 2008 г. увеличился на 1 т.т.

В 2006 г. по сравнению с 2005 г. переработка песка в порту снизилась на 4 т.т, объем переработанного щебня увеличился на 2 т.т., переработка ПГС увеличилась на 2 т.т.

В 2007 г. по сравнению с 2006 г. наблюдается уменьшение объема переработки песка на 2 т.т., щебня -увеличение на 3 т.т., и увеличение объема переработки ПГС на 7 т.т.

В 2008 г. по сравнению с 2007 г. переработка песка увеличилась на 1 т.т., щебня - на 10 т.т. и ПГС снизилась на 3 т.т.

В 2009 году объем переработанного песка в порту снизился на 3 т.т., щебня -увеличился на 3 т.т. и ПГС увеличился на 1 т.т.

Таблица 2.3 Темпы роста (базисные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	95,18	92,77	93,97	90,36
Щебень	120	150	250	280
ПГС	110	145	130	135
Всего:	100	107,07	114,15	115,04

Таблица 2.4 Коэффициенты роста (базисные)

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	0,95	0,92	0,94	0,9
Щебень	1,2	1,5	2,5	2,8
ПГС	1,1	1,45	1,3	1,35
Всего:	1	1,07	1,14	1,15

Общий объем переработанного груза в порту в 2006 г. относительно 2005 г. не изменился, в 2007 г. - вырос на 7,07%, в 2008 г. - на 14,15% и на 15,04% в 2009 г. ( все относительно 2005г.)

Объем переработанного щебня в 2006 г. относительно 2005 г. изменился на 20 %, в 2007 г. увеличился на 50%, в 2008 г. - на 150% и на 180% в 2009 г. относительно 2005 г.

В 2006 г. объем переработанного песка уменьшился на 4,82%, в 2007 г. объем переработки щебня в порту уменьшился на 7,33% относительно 2005г., в 2008 г. - на 6,03% и в 2009 г. - на 9,64%.

Объем переработанного ПГС в 2006 г. относительно 2005 г. увеличился на 10%, в 2007 г. - на 45%, в 2008 г. увеличился на 30% и на 35% в 2009 г.

Таблица 2.5 Темпы роста (цепные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	95,18	97,46	101,29	96,15
Щебень	120	125	166,(6)	112
ПГС	110	131,81	89,65	103,84
Всего:	100	107,07	106,6	100,7

Таблица 2.6 Коэффициенты роста (цепные)

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	0,95	0,97	1,01	0,96
Щебень	1,2	1,25	1,66	1,12
ПГС	1,1	1,31	0,89	1,03
Всего:	1	1,07	1,06	1,00

В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработанного груза в порту не изменился, в 2007 г. относительно 2006 г. - на 7%, в 2008 г. относительно 2007 г. снизился на 1%, и в 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного груза в порту снизился на 6%. В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработки песка в порту уменьшился на 4,5%, объем переработки щебня увеличился на 20%, объем переработки ПГС - увеличился на 10 %. В 2007 г. относительно 2006 г. объем переработанного песка снизился на 3%, щебня -вырос на 25 % и ПГС увеличился на 31%. В 2008 г. относительно 2007 г. объем переработанного песка в порту увеличился на 1%, щебня -увеличился на 66% и ПГС уменьшился на 10%. В 2009 г. объем переработки песка в порту относительно 2008 г. упал на 4%, щебня -вырос на 12 % и ПГС увеличился на 3%.

Таблица 2.7 Темпы прироста (базисные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	-4,82	-7,33	-6,03	-9,64
Щебень	20	50	150	180
ПГС	10	45	30	35
Всего:	0	7,07	14,15	15,04

Общий объем переработанного груза в порту в 2006 г. относительно 2005 г. не изменился, в 2007 г. - вырос на 7,07%, в 2008 г. - на 14,15% и на 15,04% в 2009 г. ( все относительно 2005г.)

Объем переработанного щебня в 2006 г. относительно 2005 г. изменился на 20 %, в 2007 г. увеличился на 50%, в 2008 г. - на 150% и на 180% в 2009 г. относительно 2005 г.

В 2006 г. объем переработанного песка уменьшился на 4,82%, в 2007 г. объем переработки щебня в порту уменьшился на 7,33% относительно 2005г., в 2008 г. - на 6,03% и в 2009 г. - на 9,64%.

Объем переработанного ПГС в 2006 г. относительно 2005 г. увеличился на 10%, в 2007 г. - на 45%, в 2008 г. увеличился на 30% и на 35% в 2009 г.

Таблица 2.8 Темпы прироста (цепные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	-4,5	-3	1	-4
Щебень	20	25	66	12
ПГС	10	31	-11	3
Всего:	0	7	6	0,7

В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработанного груза в порту не изменился, в 2007 г. относительно 2006 г. - на 7%, в 2008 г. относительно 2007 г. снизился на 1%, и в 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного груза в порту снизился на 5,3%.

В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработки песка в порту уменьшился на 4,5%, объем переработки щебня увеличился на 20%, объем переработки ПГС - увеличился на 10 %.

В 2007 г. относительно 2006 г. объем переработанного песка снизился на 3%, щебня -вырос на 25 % и ПГС увеличился на 31% .

В 2008 г. относительно 2007 г. объем переработанного песка в порту увеличился на 1%, щебня -увеличился на 66% и ПГС уменьшился на 11%

В 2009 г. объем переработки песка в порту относительно 2008 г. упал на 4%, щебня -вырос на 12 % и ПГС увеличился на 3%.

Таблица 2.9 Абсолютное значение 1% прироста

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	0,83	0,79	0,77	0,78
Щебень	0,1	0,12	0,15	0,25
ПГС	0,2	0,22	0,29	0,26
Всего:	1,13	1,13	1,21	1,29

Абсолютный прирост переработки грузов в порту в 2006 г. по сравнению с 2005 г. составил 1,!3%, в 2007 г. по сравнению с 2006 г. - 1,13%, в 2008 г. по сравнению с 2007 г. - 1,21% , и в 2009 г. по сравнению с 2008 г. - 1,29%. Абсолютный прирост переработки песка в 2006 г. по сравнению с 2005 г. составил 0,83%, щебня - 0,1%, ПГС - 0,2%. В 2007 г. по сравнению с 2006 г. абсолютный прирост переработанного песка составил 0,79%, щебня - 0,12% и ПГС - 0,22%. В 2008 г. по сравнению с 2007 г. абсолютный прирост переработки песка составил 0,77%, щебня - 0,15%, ПГС - 0,29%.

В 2009 г. по сравнению с 2008 г. абсолютный прирост переработки песка в порту составил 0,78%, щебня - 0,25%, ПГС - 0,26%.

3. Средние показатели рядов динамики

Таблица 2.10 Средний уровень ряда

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	78,25	17,75	22,125	121,125

В период с 2005 г. по 2009 г. объем переработки грузов в порту в среднем составил 121,125.т.

Объем переработанного песка в среднем составил 78,25 т.т., щебня - 17,75 т.т. и ПГС - 22,125 т.т.

Таблица 2.11 Средний абсолютный прирост

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
?	-2	4,5	1,75	4,25

В период с 2005 г. по 2009 г. объем переработки грузов в порту в среднем составил 4,25 т.т.

Объем переработанного песка в среднем снижался на 2 т.т. в год, щебня - увеличивался на 4,5 т.т. и ПГС -увеличивался на 1,75 т.т.

Таблица 2.12 Средний темп роста,%

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	97,52	130,9	108,82	103,59

В 2006 г. относительно 2005 г., в 2007 г. относительно 2006 г., в 2008 г. относительно 2007 г. и в 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного груза в порту в среднем составил 103,59%; объем переработки песка в среднем составил 97,52%; объем переработки щебня - 130,9% в среднем, и объем переработки ПГС - 108,82% в среднем.



Таблица 2.13 Средний темп прироста, %

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	-2,48	30,9	8,82	3,59

Таким образом, объем переработанного груза в порту из года в год, в период с 2005 г. по 2009 г. увеличивался в среднем на 3,59%; объем переработанного песка уменьшался в среднем на 2,48%, щебня -увеличился на 30,9% в среднем, и объем переработанного ПГС увеличился в среднем на 8,82%.

Таблица 2.14 Средняя величина абсолютного значения 1 % прироста

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	0,79	0,15	0,24	1,19

Таким образом, объем переработанного груза в порту из года в год, в период с 2005 г. по 2009 г. увеличивался в среднем на 1,19%; объем переработанного песка - в среднем на 0,79%, щебня - 0,15% в среднем, и объем переработанного ПГС 0,24%.

4. Коэффициенты опережения.

Коэффициенты опережения используются при сопоставлении динамики развития различных явлений и представляют собой отношение темпов роста или темпов прироста за одинаковые промежутки времени по двум динамическим рядам

Расчет коэффициентов опережения роста объемов переработки щебня над ростом переработки песка

Таблица 2.15

Годы	Темп роста объемов переработки песка в % к 2005г.	Темп роста объемов переработки щебня в % к 2005г.	Коэффициенты опережения, рассчитанные по темпам роста
2005	-	-	-
2006	95,18	120	1,26
2007	92,77	150	1,61
2008	93,97	250	2,66
2009	90,36	280	3,09

Расчет коэффициентов опережения роста объемов переработки ПГС над ростом переработки песка.

Таблица 2.16

Годы	Темп роста объемов переработки песка в % к 2005г.	Темп роста объемов переработки ПГС в % к 2005г.	Коэффициенты опережения, рассчитанные по темпам роста
2005	-	-	-
2006	95,18	110	1,15
2007	92,77	145	1,56
2008	93,97	130	1,38
2009	90,36	135	1,49

В 2006 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения роста объемов переработки щебня над ростом переработки песка составил 1,26, а ПГС над песком - 1,15

В 2007 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения переработанного щебня над песком составил 1,61, ПГС - 1,56.

В 2008 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения переработанного в порту щебня над песком составил 2,66, ПГС - 1,38.

В 2009 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения переработки щебня над песком составил 3,09, ПГС над песком - 1,49.

2.2 Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда

Важным направлением в изучении показателей динамики социально-экономических явлений и процессов является изучение общей тенденции развития или тренд.

Тренд (общая тенденция развития) - это изменение временного ряда, которые отражают некоторое общее направление развития.

Существует ряд способов определения тренда. Эти способы называются способами сглаживания временных рядов. К основным из них относятся:

- метод укрупнения интервалов,

- метод использования скользящей средней,

- метод аналитического выравнивания.

Метод укрупнения интервалов. Суть этого метода заключается в замене фактических данных данными более крупных периодов. Например, данные по месяцам объединяются в данные по кварталам; Данные по кварталам объединяются в данные по полугодиям и т.д.

Метод использования скользящей средней. Суть этого метода заключается в замене фактических ровней рядом подвижных скользящих, которые рассчитываются для определенных последовательно подвижных (скользящих) интервалов и относятся к середине каждого из них. Сглаживание данным способ можно проводить по любому числу уровней ряда.

Если число уровней в интервале сглаживания нечетное. Например, n' = 3. n' - интервал сглаживания.

Если число уровней ряда в интервале сглаживания четное. (n' = 4).

Центрирование. Задача центрирования - совместить полученные данные с конкретными временными точками. Для этого находится средняя арифметическая между соседними скользящими средними.

Общий подход к определению числа уровней в интервале сглаживания:

Если необходимо сгладить мелкие беспорядочные колебания, то интервал сглаживания уменьшают, когда нужно сохранить более мелкие волны.

Недостатком этого метода является то, что он укорачивает сглаженный ряд на величину с каждого конца.

Метод аналитического выравнивания. Его суть заключается в подборе математической функции, которая бы наиболее точно отражала существующую зависимость. Этот метод можно в дальнейшем применять для краткосрочного прогнозирования, при условии, что внешняя среда будет оставаться приблизительно на том же уровне.

В экономической практике изучения трендов рассматривают несколько эталонных типов развития социально-экономических явлений во времени.

I Равномерное развитие. Этот тип динамики описывается уравнением прямой

----- - снижение темпов роста

____ - рост

Для этого типа динамики характерны постоянные цепные приросты.

II Равноускоренное (равнозамедленное) развитие.

При этом типе динамики происходит постоянное ускорение или замедленное развитие. Этот тип развития описывается параболой второго порядка.

III Развитие по показательной функции

Этот тип развития используется в том случае, когда темпы прироста (цепные) примерно постоянны.

- - - - - снижение темпов роста

____ - рост

IV Развитие с замедлением роста в конце периода

У этого типа динамики цепные абсолютные приросты сокращаются в конечных уровнях ряда.

Практика статистического изучения тренда социально-экономических явлений показывает, что порой невозможно однозначно решить вопрос о том, какому типу развития больше всего отвечают показатели ряда динамики, поэтому обычно выдвигается гипотеза о нескольких возможных типах развития и намечается к рассмотрению несколько типов зависимостей. Затем с помощью специального показателя, который называется средняя ошибка аппроксимации, определяется, какая из функций наиболее точно описывает фактические данные.

Ошибка аппроксимации показывает, на сколько в среднем отклоняются теоретические уровни от соответствующих им реальных данных. Наиболее точной будет считаться та функция, у которой ошибка аппроксимации будет минимальной.

2. Сглаживание уровней рядов динамики с помощью трехчленной скользящей средней.

Песок:

Щебень:

ПГС:

3. Выравнивание уровней по прямой.

Вспомогательная таблица для расчётов параметров линейной функции и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного ПГС

Таблица 2.17

Годы	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t		yt	Теоретический уровень,
2005	20	-2	4	-40	21,2	-1,2	1,44
2006	22	-1	1	-22	23	-1	1
2007	29	0	0	0	24,8	4,2	17,64
2008	26	1	1	26	26,6	-0,6	0,3
2009	27	2	4	54	28,4	-1,4	1,96
	124	0	10	18	124	-	22,34

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ±1,58 т.т.

Выравнивание уровней по параболе.

Вспомогательная таблица для расчета параметров параболы второго порядка и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного ПГС

Таблица 2.18

Год	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн. дат, t			ty		Теорет. уровень,
2005	20	-2	4	16	-40	80	19,51	0,49	0,49
2006	22	-1	1	1	-22	22	23,86	-1,86	3,46
2007	29	0	0	0	0	0	26,51	2,49	6,20
2008	26	1	1	1	26	26	23,46	2,54	6,45
2009	27	2	4	16	54	108	29,51	-2,51	6,30
	124	0	10	34	18	236	122,85	-	22,90

;

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 2,39 т.т.

Вывод: более адекватной является модель по прямой, так как ее ошибка аппроксимации меньше.

Выравнивание уровней по прямой.

Вспомогательная таблица для расчётов параметров линейной функции и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного щебня

Таблица 2.19

Годы	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t		yt	Теоретический уровень,
2005	10	-2	4	-20	8,2	1,8	3,24
2006	12	-1	1	-12	13,1	-1,1	1,21
2007	15	0	0	0	18	-3	9
2008	25	1	1	25	22,9	2,1	4,41
2009	28	2	4	56	27,8	0,2	0,04
	90	0	10	49	90	-	17,9

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 1,41

Выравнивание уровней по параболе.

Вспомогательная таблица для расчета параметров параболы второго порядка и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного щебня

Таблица 2.20

Год	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t			ty		Теорет. уровень,
2005	10	-2	4	16	-20	40	9,47	0,53	0,2809
2006	12	-1	1	1	-12	12	12,45	-0,45	0,2025
2007	15	0	0	0	0	0	16,71	-1,71	2,9241
2008	25	1	1	1	26	25	22,25	2,75	7,5625
2009	28	2	4	16	56	112	29,07	-1,07	1,1449
	90	0	10	34	49	189	89,95	-	12,1149

;

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 1,74

Вывод: Ошибка аппроксимации по прямой примерно равна ошибке аппроксимации по параболе, поэтому обе модели являются адекватными.

Выравнивание уровней по прямой.

Вспомогательная таблица для расчётов параметров линейной функции и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного песка

Таблица 2.21

Годы	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t		yt	Теоретический уровень,
2005	83	-2	4	-166	81,8	2,2	4,84
2006	79	-1	1	-79	80,1	-1,1	1,21
2007	77	0	0	0	78,4	-1,4	1,96
2008	78	1	1	78	76,7	1,3	1,69
2009	75	2	4	150	75	0	0
	392	0	10	-17	392	-	9,7

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ±1,03 т.т.

Выравнивание уровней по параболе.

Вспомогательная таблица для расчета параметров параболы второго порядка и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного песка

Таблица 2.22

Год	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t			ty		Теорет. уровень,
2005	83	-2	4	16	-166	332	82,48	0,52	0,27
2006	79	-1	1	1	-79	79	79,73	-0,73	0,53
2007	77	0	0	0	0	0	77,68	-0,68	0,46
2008	78	1	1	1	78	78	76,33	1,67	2,78
2009	75	2	4	16	150	300	75,68	-0,68	0,46

Подобные документы

• Статистический анализ рядов динамики в MS Excel

  Статистический анализ рядов динамики. Показатели изменения уровней ряда динамики. Связный анализ рядов динамики. Корреляционный анализ рядов динамики. Элементы интерполяции и экстраполяции. Встроенные функции MS Excel для анализа рядов динамики.
  
  курсовая работа [1,0 M], добавлен 17.12.2015
  

• Статистические методы анализа численности, состава и динамики населения

  Сущность и отличительные черты статистических методов анализа: статистическое наблюдение, группировка, анализа рядов динамики, индексный, выборочный. Порядок проведения анализа рядов динамики, анализа основной тенденции развития в рядах динамики.
  
  курсовая работа [1,0 M], добавлен 09.03.2010
  

• Аналитические показатели ряда динамики в изучении развития рынка

  Анализ системы статистических показателей, характеризующих аналитические показатели рядов динамики. Статистические методы, применяемые при изучении рядов динамики. Исследование структуры совокупности. Определение ошибки выборки. Расчет объема оборота.
  
  курсовая работа [569,2 K], добавлен 03.10.2010
  

• Технология и механизация погрузочно-разгрузочных работ. Расчет мощности склада

  Расчет площадей экспедиций приема и отпуска продукции, служебных помещений склада. Определение необходимого количества механизмов для осуществления погрузочно-транспортных работ. Нахождение количества цилиндрических резервуаров на химическом предприятии.
  
  контрольная работа [620,2 K], добавлен 13.10.2013
  

• Анализ рядов динамики

  Методика проведения анализа динамических рядов социально-экономических явлений. Компоненты, формирующие уровни при анализе рядов динамики. Порядок составления модели экспорта и импорта Нидерландов. Уровни автокорреляции. Корреляция рядов динамики.
  
  курсовая работа [583,6 K], добавлен 13.05.2010
  

• Анализ заработной платы районной государственной администрации

  Задачи и структура районной государственной администрации. Анализ среднего уровня рядов динамики заработной платы, методы выявления тренда. Корреляционно–регрессивный и индексный анализ влияния факторов на изменение заработной платы, их оптимизация.
  
  дипломная работа [231,8 K], добавлен 26.01.2009
  

• Статистический анализ

  Формирование выборочной совокупности на примере ранжирования субъектов по размеру заработной платы в порядке возрастания значений. Анализ уровней рядов динамики цен на недвижимость. Индексный анализ данных о продаже товаров. Метод дисперсионного анализа.
  
  контрольная работа [108,5 K], добавлен 17.06.2011
  

• Экономико-статистический анализ инвестиций в РФ

  Характеристика состояния экономики РФ. Альтернативы инвестиционной политики РФ. Экономико-статистический анализ инвестиций РФ. Индексный анализ прямых инвестиций в РФ. Анализ динамики инвестиций с использованием временных рядов.
  
  курсовая работа [586,7 K], добавлен 12.09.2006
  

• Организация, нормирование и оплата труда на погрузочно-разгрузочных работах в УМ ОАО "Трест №14" г. Перми.

  Сущность, особенности организации и проектирования режимов труда и отдыха на погрузочно-разгрузочных работах в строительстве, оценка и рационализация для крановщика в бригаде автомобильных кранов. Установление норм времени для машиниста автокрана.
  
  курсовая работа [46,2 K], добавлен 02.10.2014
  

• Анализ и прогнозирование временного ряда развития строительства Тюменской области

  Экономико-статистический анализ временных рядов развития строительства Тюменской области. Выявление и измерение сезонных колебаний. Корреляция рядов динамики и проведение регрессионного анализа показателей. Экстраполяция по мультипликативной схеме.
  
  курсовая работа [521,5 K], добавлен 20.01.2016
  

• Методы сглаживания временных рядов в изучении динамики производственных показателей (на примере объема выпуска продукции)

  Система производственных показателей выпуска продукции. Ряды динамики: общее понятие и значение. Теория определения и построения тренда. Использование метода сглаживания временных рядов в изучении динамики выпуска продукции на примере ООО "Прогресс".
  
  курсовая работа [1,8 M], добавлен 23.12.2013
  

• Анализ динамики доходов населения Российской Федерации за период 2004-2013

  Рассмотрение особенностей моментных и интервальных рядов динамики. Установка вида ряда динамики и приведение динамики к сопоставимому виду. Определение общей тенденции развития и прогнозирование динамики доходов населения в России за период 2004-2013.
  
  курсовая работа [844,4 K], добавлен 19.12.2014
  

• Анализ динамики импорта и экспорта США

  Анализ динамических рядов и выбор исходных данных. Графическое представление динамического ряда, расчет показателей изменения уровней динамических рядов и средних показателей. Периодизация динамических рядов и анализ основной тенденции динамики ряда.
  
  курсовая работа [2,8 M], добавлен 16.09.2010
  

• Статистический анализ и прогнозирование показателей строительства Орловской области

  Организационно-производственная характеристика строительства Орловской области. Расчет и анализ статистических показателей объема строительных работ (темп роста, прироста, средние показатели рядов динамики), математических функций при построении тренда.
  
  курсовая работа [446,1 K], добавлен 22.07.2011
  

• Расчет себестоимости переработки 1 т груза на производственном участке механизированной дистанции погрузочно-разгрузочных работ

  Расчет объемных и качественных показателей участка. Определение численности контингента работников, расчет годового фонда заработной платы, производительности труда. Разработка плана эксплуатационных расходов. Калькуляция себестоимости переработки грузов.
  
  курсовая работа [133,6 K], добавлен 16.11.2014
  

• Ряды динамки

  Ряды динамки: тренд, методы выравнивания рядов динамики. Приведение рядов динамики в сопоставимый вид. Разно великие интервалы времени, изменение даты, методологии или расчета показателя, единицы измерения. Длительность интервала времени между уровнями.
  
  реферат [24,1 K], добавлен 08.03.2009
  

• Диаграммы динамики и рядов распределения

  Анализ понятий о диаграммах динамики и диаграммах рядов распределения, линейные диаграммы с равномерными шкалами и на полулогарифмической сетке, радиальные диаграммы. Диаграммы рядов распределения: полигон, гистограмма, кумулята, огива, график Лоренца.
  
  контрольная работа [4,6 M], добавлен 07.08.2010
  

• Методы анализа основной тенденции развития в рядах динамики

  Средние показатели в рядах динамики. Проверка ряда на наличие тренда. Непосредственное выделение тренда. Анализ сезонных колебаний. Анализ взаимосвязанных рядов динамики. Статистико-детерминированный характер социально-экономических явлений.
  
  реферат [98,1 K], добавлен 07.12.2006
  

• Временные ряды и их предварительный анализ

  Виды временных рядов. Требования, предъявляемые к исходной информации. Описательные характеристики динамики социально-экономических явлений. Прогнозирование по методу экспоненциальных средних. Основные показатели динамики экономических показателей.
  
  контрольная работа [84,3 K], добавлен 02.03.2012
  

• Рентабельность предприятия "Минскжелдортранс" (Минская механизированная дистанция погрузочно-разгрузочных работ)

  Проблемы промышленного транспорта и его технической оснащенности. Общая характеристика исследуемого предприятия: основные виды деятельности, структура управления. Рентабельность и факторы ее определяющие. Расчет доходов, себестоимости переработки грузов.
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 20.06.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам