Вопрос № 2. Суть –Исключении автокорреляции состоит в изучении отклонений

Суть –Исключении автокорреляции состоит в изучении отклонений. Не от предыдущего уровня, а от периода основной линии развития явления.

В нашем случае период выражается уравнением прямой.

Для Х уравнения периода:

Х_t= 2313+27.5t

Для y

Yt= 71.7+2t

Для вычисления коэффициента корреляции применяется уравнение

Т.е сравниваются фактические уровни, и уровни определенные уравнения регрессии

ВЫВОД: между валовой продукции C/xQ производства с учетом ЛАГа, существует слабая прямая связь.

Лекция №11 Дата: 26.11.12

Тема №11: Типы рядов динамики.

Изменение уровня «ДР» проходят с различной скоростью при этом в определенные периоды времени.

Существуют общие черты этого изменения, поэтому различают основные типы рядов динамики.

1.Падуюшие абсолютные Приросты

2.Стабильные абсолютные приросты

3.Стабильные темпы роста.

4.увеличающиеся темпы роста.

годы

Падающие Абсолютные приросты

Статистического.абсолютного приросты

Стабильные темп роста

Увеличения. Темпа.роста

уровн

Абс.при

прирост

ур

ап

тп

ур

ап

тп

ур

ап

тп

-

- 12.6 10.5 8.1 5.5 4.1

-

- 12.3

-

-

-

-

В данной таблице показывают, что все уровни но с различной интенсивностью.

Интерполяция и экстраполяция- статистические приемы. которые применяются, когда не известны промежутки или последующие уровни «ДР»

Интерполяция - способ определения неизвестных промежутков значения.

Примеры этих значений зависят от характера изменения явлений.

годы
Производство квт в час				-

Пример: Изменения электроэнергии.

Для того что бы найти недостающий уровень, надо выбрать устойчивый показатель, характер изменение уровней «ДР» может быть средней арифметический. И с прилегающей стороны, абсолютного прирост, средне абсолютный прирост, темп роста, ср темп роста.

1)ẏ=741+857/2= 799

∆= 0.1%

2)Использование абсолютного прироста

∆yi=857-741/2=58

.y2001= 741+58=799

∆=0.1%

3)Не полное средне годовые темпы роста.

y2001=741*1073=795

ВЫВОД: Интерполяция отражается в приближенном значении сложившейся закономерности внутри определенного отрезка и времени.

Экстраполяция - метод определения характеристика за пределами известных значений уравнений за известные отрезки времени. Экстраполирование можно приводить как в будущее так и в прошлое, как правило для реализации процесса экстраполяция проводят аналитическое выравнивание. т.е сроят уравнение регрессии.

Экстраполяцию часто используют для прогнозирования.

СЕЗОННОЕ КОЛЕБАНИЕ.
Для многих явлений общественной жизни характерны внутри годичные повторяющиеся колебания, которые называются сезонными.

Сезонность наблюдается и в отдельных отраслях народного хозяйства, например, в с/х.
Сезонные колебания обычно отрицательно сказываются на работе многих отраслей, т.к. приводят к неравномерному использованию трудовых ресурсов, поэтому имеет большое практическое значение изучение закономерностей сезонности.

Изучение сезонности важно также для внутри годичного планирования.

Для выявления сезонности чаще всего используют индексы сезонности, при этом используя различные методы:

1) метод простых средних используется, когда среднегодовой уровень от года к году примерно не изменен.

Суть метода – определение простой средней за одни и те же месяца изучаемого периода и в сопоставлении их со средней за весь изучаемый период.

МЕСЯЦ	ПР-ВО МОЛОКА	ИНДЕКСЫ СЕЗОННОСТИ,%
			СРЕДНЕЕ ЗА 3 ГОДА
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь

∑:12=1054

2) метод

МЕСЯЦ	ПОМЕСЯЧНЫЕ ОТНОШЕНИЯ
				СРЕДНИЕ ПОМ.ОТНОШЕНИЯ
				∑:3=100

Этот метод рекомендуется использовать, когда уровни явления проявляют тенденцию к росту или падению

3) метод подвижных скользящих средних используется, когда динамический ряд имеет тенденцию к росту или снижению.

Плавный уровень определяется путем вычисления 12-ти месячных подвижных средних. Средние условно центрируются на 7-ой месяц, затем подвижные средние усредняются по строкам путём их отношения каждого последующего уровня к предыдущему. Из этих полученных значений находят среднюю арифметическую. Таблица 2

Месяц	Пр - во	Подв. 12 мес. средняя. арифметическая	Пр-во в % к подвижн.средн.	Среднее сезонное колебание,%
Янв				-			-	58,6		58,3
Февр				-			-	64,5	64,9	64,7
Март				-			-	94,2	92,6	93,4
Апр				-			-	114,4	112,1	113,25
Май				-			-	138,5	134,9	136,7
Июнь				-			-	143,5	140,7	142,1
Июль							156,3	153,5	154,3	154,7
Авг						-		129,1	-	130,5
Сент						-	90,5	88,5	-	89,5
Окт						-		69,3	-	70,15
Ноябрь						-		64,07	-	65,035
декабрь						-		62,2	-	62,6

Реализация продуктов по месяцам таблица 3

месяц	Годы	Индексы сезонности, %
			Среднее за 3 года
	2,1	2,3	2,5	2,3
	2,5	2,7	2,9	2,7	5,9
	2,6	2,8		2,8	6,1
	3,2	3,4	3,6	3,4	7,4
	3,9	4,1	4,3	4,1	8,9
		4,2	4,4	4,2	9,2
	4,7	4,9	5,1	4,9	10,7
	4,9	5,1	5,3	5,1	11,2
	4,1	4,3	4,5	4,3	9,4
	3,7	3,9	4,1	3,9	8,5
	3,1	3,3	3,5	3,3	7,2
	4,5	4,7	4,9	4,7	10,3

Лекция № 12 Дата: 3.12.12

ТЕМА №12: ИНДЕКСЫ

Для характеристики изменений, одноименных явлений во времени пользуются относительные величины динамики, но в статистике приходится сопоставлять не только отдельные эл-ты но и многие сложные явления расходящиеся в нар элементах.

Поэтому построена особая индексная система.

1.Общие понятия об индексах виды.

2.Индиидуальные индексы.

3.Общие индексы.

4.Территориальные индексы.

5. Другие агрегатные индексы

6. Среднеарифметические, среднегармонические индексы.

7. Индексы средней величины.

8. Факторный анализ на основе индексов.

Дата добавления: 2014-01-11