Аналитические показатели динамики

Наименование показателей	Формулы для расчета
Цепные показатели	Базисные показатели
1	2	3
Абсолютные показатели
Абсолютный прирост
Средний абсолютный прирост
Относительные показатели
Коэффициент роста
Коэффициент прироста
Темп роста
Темп прироста

Средние абсолютные показатели динамики (средние уровни ряда или средние абсолютные приросты) рассчитывают по формуле средней арифметической.

Средние относительные показатели динамики (средние темпы или коэффициенты роста или прироста) рассчитываются по формуле средней геометрической.

Например,

3. Сглаживание (выравнивание) динамических рядов: механическое и аналитическое сглаживание

Сглаживание (выравнивание) ряда – это построение нового ряда данных, значения которого максимально приближены к значениям последнего ряда, но на графике изображаются более гладкой, ровной линией.

Эта процедура обычно выполняется для того, чтобы выявить основную тенденцию развития явления и продолжить ее на будущее, то есть сделать прогноз. Продолжение тенденции на будущее называется экстраполяцией. Направление, выявленное тенденцией, называется трендом.

Экстраполяция тренда – это простейший из статистических методов прогнозирования. Однако его можно использовать только при условии, что имеется достаточно длинный ряд накопленных статистических данных и если есть уверенность, в том что выявленная тенденция сохранится на будущее.

Методы сглаживания рядов

Обычно для сглаживания динамических рядов используется два основных метода:

1. Механическое сглаживание способом «скользящей средней»;

2. Аналитическое сглаживание путем построения так называемого уравнения тренда.

Первый способ заключается в том, что каждые несколько последовательных значений ряда (чаще всего три) поочередно заменяются их средней арифметической, т.е. строится новый ряд:

	–
…

Второй способ – аналитическое сглаживание или построение уравнения тренда – заключается в том, что строится уравнение некоторой математической функции, которая приблизительно описывает выявленную тенденцию развития. Эта функция подбирается таким способом, чтобы ее график был максимально приближен к графику исходного ряда данных.

Преимущество такого способа сглаживания рядов заключается в том, что по уравнению тренда легко сделать прогноз: достаточно подставить в это уравнение значение t для будущего периода. Однако при построении уравнении тренда основной проблемой является выбор вида функции для сглаживания ряда.

Чаще всего для сглаживания динамических рядов используются следующие функции:

1. Линейная

2. Квадратичная парабола

3. Кубическая парабола

4. Показательная функция

5. Степенная функция

6. Полулогарифмическая

Также используются некоторые специфические функции: так называемые функции с пределом насыщения или S -образные кривые: например,

Дата добавления: 2014-01-20