Категорії

• Філософія
• Маркетинг
• Економіка
• Фінанси
• Менеджмент
• Гуманітарні науки
• Правова література
• Природничі та технічні науки
• Аудит, бухгалтерський, кадровий облік

Цікаво знати

Тут буде iнфо

Популярні книги

• Промышленный маркетинг
• Ринкове ціноутворення
• Индексы продукции и экономические барометры капиталистических стран
• Фондовый рынок
• Інформатизація світогосподарського розвитку
• Юридична конфліктологія
• Відшкодування зносу основних виробничих фондів
• Біржова діяльність
• Інтелектуальна власність
• Макроекономіка

Статистика

Підставивши в рівняння почергово значення t, одержуємо вирівняний ряд динаміки врожайності, який абстрагований від випадкових коливань і характеризується систематичним підвищенням рівнів.

§ 9.2. Статистичні прийоми виміру сезонних коливань

Досить значна кількість суспільних явищ має сезонний характер, тобто сезонні коливання. Рівень їх рік у рік у певні місяці підвищується, а в інші - знижується. Наприклад, витрати палива у весняно - літні місяці значно більші ніж в осінньо - зимові місяці; досить неоднаковими впродовж року виявляються ціни на сільськогосподарську продукцію на ринку і т.д. Такі внутрішньорічні коливання, які мають періодичний характер, називають сезонними. Вони завжди пов'язані з впливом природних факторів, особливо в сільському господарстві.

Сезонність - явище негативне, адже вона обумовлює нерівномірність здійснення виробничих процесів, призводить до зниження продуктивності праці та підвищення собівартості виробництва продукції. Тому подолання сезонності є важливим резервом підвищення економічної ефективності виробництва. Звідси випливає питання про необхідність вивчення сезонності та кількісного виміру сезонних коливань (сезонної хвилі), що є одним із важливих завдань аналізу рядів динаміки.

Розглянемо деякі методи, розроблені статистикою для виявлення та виміру сезонної хвилі.

Перший спосіб. А. Для рівнів ряду розраховується середня арифметична величина (^у), потім із нею порівнюють (у%) рівень кожного місяця (^у). Одержане процентне відношення називається

I_c = A xioo

індексом сезонності : ^у .

Б. Вплив на місячні дані випадкових коливань зумовлює необхідність розрахунку для кожного місяця середніх показників за триріччя. Потім знаходять процентне відношення середніх для

I_c = 100

кожного місяця до загального середнього рівня, тобто: у , де

^Уі - середня для кожного місяця за 3 роки; ^у - загальний середній рівень за 3 роки. Схему цього способу розрахунку наведено в таблиці 62.

Розрахунок індексів сезонності за першим способом Місяць Середня денна виробітка на трактор, га умовної оранки Індекси сезонності (J1: у) X100% 2002р. 2003р. 2004р. В середньому Січень 4,6 4,5 4,2 4,4 (4,4:5,7)=100=77 Лютий 5,0 4,8 4,5 4,7 (4,7:5,7)=100=84 Березень 4,9 5,1 6,0 5,3 (6,3:6,7)=100=93 ^ ^ ^ ^ ^   Грудень 4,2 4,3 4,8 4,4 (4,4:5,7)=100=77 Середній рівень ряду 5,9 5,5 5,7 У =5,7 100

§ 9.3. Особливості кореляційного аналізу рядів динаміки та

методичні основи статистичного прогнозування їх рівні

Об'єктом кореляційного аналізу можуть бути не тільки статистичні (просторові) сукупності, а й сукупності, які характеризують зміну явищ у часі, тобто динамічні. Розроблена методологія кореляції для аналізу явищ у просторі не прийнятна для динамічних сукупностей. Тому при використанні кореляційного методу необхідно знати особливості та межі його використання. Насамперед це стосується перевірки передбачень та інтерпретації результатів аналізу рядів динаміки. Як кореляційна модель, так і її статистичні характеристики мають конкретний економічний зміст і висвітлюють економічне явище з певного боку. Оскільки зміст статистичних показників залежить від дотримання вимог щодо їх обчислення, то дослідник повинний вміти користуватися методологією аналізу і пояснювати одержані результати. Особливо це стосується досліджень кореляції між рядами динаміки.

 

1  ... 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121  ... 164 Повернутися на початок книги