Сборник рефератов

Курсовая работа: Статистическое изучение сезонности реализации товаров и услуг

Курсовая работа: Статистическое изучение сезонности реализации товаров и услуг

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

ФИЛИАЛ В Г. КАЛУГА

Кафедра статистики

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине "Статистика"

На тему "Статистическое изучение сезонности реализации товаров и услуг"

КАЛУГА


Оглавление

Введение

I. Понятие и классификация рядов динамики

II. Методы выявления сезонной компоненты

III. Анализ сезонности без предварительного исчисления общей тенденции развития

Расчетная часть

Аналитическая часть

Заключение

Список использованной литературы


Введение

Маркетологу часто приходится иметь дело с сезонными колебаниями в рядах динамики, т.е. с такими рядами, которые отражают примерно одинаковые колебания явлений на протяжении изучаемого периода: из года в год в определенные месяцы уровень явления повышается, а в другие - снижается.

Сезонность и сезонные колебания в экономике РФ вызываются как социальными, так и естественно-климатическими причинами. В свою очередь естественно-климатические причины оказывают неодинаковое воздействие на производство.

Сезонность и сезонные колебания вызываются различными причинами. Но как в производстве, так и в обращении сезонные колебания отрицательно сказываются на развитии экономики страны, обуславливают неравномерность использования трудовых ресурсов и оборудования в течение года, а это в свою очередь приводит к понижению производительности труда и повышению себестоимости изготовляемой продукции. Сезонные колебания в одних отраслях экономики вызывают соответствующие колебания в других, иначе говоря, проблема сезонности является общей проблемой экономики РФ.

Сезонные колебания, отраженные в рядах динамики, необходимо изучать и измерять для учета определения мероприятий, необходимых для уменьшения (или увеличения) сезонных колебаний.

Эта работа связана с разработкой приемов количественного измерения и анализа сезонности. Также изучения понятия и классификации рядов динамики и методы выявления сезонной компоненты.

В расчетной части данной работы необходимо построить статистический ряд распределения организации, рассчитать характеристики интервального ряда распределения (среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, моду и медиану), установить наличие и характер корреляционной связи, измерить тесноту корреляционной связи между признаками, рассчитать ошибку выборки провести анализ сезонности.

Аналитическая часть данной работы заключается в проведении самостоятельного исследования изучения сезонности показателей ВВП за последние три года, с применением программного средства MS Excel.

Для выявления и оценки сезонности показателя ВВП необходимо рассчитать индекс сезонности методом постоянной средней, построить сезонную волну и сделать выводы по полученным данным.


I. Понятие и классификация рядов динамики

Процесс развития социально-экономических явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. В динамическом ряду процесс экономического развития изображается в виде совокупности перерывов непрерывного, позволяющих детально проанализировать особенности развития при помощи характеристик, которые отражают изменение параметров экономической системы во времени.

Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.

Уровни ряда обычно обозначаются через y, моменты или периоды времени, к которым относятся уровни, - через t.

Существуют различные виды рядов динамики. Их можно классифицировать по следующим признакам.

1. В зависимости от способа выражений уровней, ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.

2. В зависимости от того, как выражают уровни ряда состояние явления на определенные моменты времени (начало месяца, квартала, года и т.п.) или его величину за определенные интервалы времени (например, за сутки, месяц, год и т.п.), различают соответственно моментные и интервальные ряды динамики.

Уровни интервального ряда динамики абсолютных величин характеризуют собой суммарный итог какого-либо явления за определенный отрезок времени. Они зависят от продолжительности этого периода времени, и поэтому их можно суммировать как не содержащие повторного счета.

Отдельные же уровни моментального ряда динамики абсолютных величин содержат элементы повторного счета, например, число вкладов населения, учитываемых за январь, существует в настоящее время и являются единицами совокупности и в июне. Все это делает бессмысленным суммирование уровней моментальных рядов динамики.

3. В зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды динамики с равноотстоящими уровнями и неравноотстоящими уровнями во времени.

Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные промежутки дат называются равноотстоящими. Если же в рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные промежутки между датами, то ряды называются неравноотстоящими.

4. В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются на стационарные и нестационарные.

Если математическое ожидание значения признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) постоянны, не зависят от времени, то процесс считается стационарным и ряды динамики также называются стационарными. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, так как содержат основную тенденцию развития, но их можно преобразовать в стационарные путем исключения тенденций.

5. По числу показателей можно выделить изолированные и комплексные (многомерные) ряды динамики. Если ведется анализ во времени одного показателя, то ряд динамики изолированный. В многомерном ряду представлена динамика нескольких показателей, характеризующих одно явление.


II. Методы выявления сезонной компоненты

При рассмотрении квартальных или месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются определенные, постоянно повторяющиеся колебания, которые существенно не изменяются за длительный период времени. Они являются результатом влияния природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также ряда многочисленных разнообразных факторов, которые частично являются регулируемыми. В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название "сезонных колебаний" или сезонных волн", а динамический ряд в этом случае называют тренд - сезонным, или просто сезонным рядом динамики.

Сезонные колебания характеризуются специальными показателями, которые называются индексами сезонности (Is). Совокупность этих показателей отражает сезонную волну. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригодовых уровней к постоянной или переменной средней. Для выявления сезонных колебаний обычно берутся данные за несколько лет, распределенные по месяцам или кварталам. Данные за несколько лет (обычно не менее трех) берутся для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года. Если ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности вычисляются непосредственно по фактическим данным без их предварительного выравнивания.

Для каждого месяца определяется средняя величина уровня, например, за три года (yi), затем из них рассчитывается среднемесячный уровень для всего ряда (y) и в заключение определяется процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда, т.е.

Is = yi / y * 100%

Если же ряд динамики содержит определенную тенденцию в развитии, то прежде чем вычислить сезонную волну, фактические данные должны быть обработаны так, чтобы была выявлена общая тенденция. Обычно для этого прибегают к аналитическому выравниванию ряда динамики. При использовании способа аналитического выравнивания ход вычислений индексов сезонности следующий:

по соответствующему полиному вычисляются для каждого месяца (квартала) выровненные уровни на момент времени (t);

вычисляются отношения фактических месячных (квартальных) данных (уi) к соответствующим выровненным данным (уt) в процентах

[Is = yi / yt * 100%]

·  Находятся средние арифметические их процентных отношений, рассчитанных по одноименным периодам

It = I1+ I2+ I3+…+ In / n,

Где n - число одноименных периодов.

В общем виде формулу расчета индекса сезонности данным способом можно записать так

Is = [Σ yi / yi] / n*100%.

Расчет заканчивается проверкой правильности вычислений индексов, так как средний индекс сезонности для всех месяцев (кварталов) должен быть 100 процентов, то сумма полученных индексов по месячным данным равна 1200, а сумма по четырем кварталам - 400.

В таблице 1 дана классификация наиболее распространенных методов измерения сезонной волны[1].

Таблица 1.

Классификация методов измерения сезонной волны

Методы измерения сезонной волны, основанные на применении

1. Средней арифметической:

метод абсолютных разностей

метод отношений средних помесячных к средней за весь период

метод отношений помесячных уровней к средней данного года

2. Относительных величин:

метод относительных величин

метод относительных величин на основе медианы

метод У. Персонса (цепной метод)

3. Механического выравнивания:

метод скользящих средних

метод скользящих сумм и скользящих средних

4.Аналитического выравнивания:

выравнивание по прямой

выравнивание по параболе и экспоненте

выравнивание по ряду Фурье

Подобно сезонной компоненте ряда динамики циклическая компонента также представляет собой волнообразные движения, но она более продолжительна и менее предсказуема, чем сезонные колебания.

Сущность классического метода устранения циклической компоненты ряда динамики заключается в исключении (или усреднении) основной тенденции и сезонной компоненты из ряда динамики, так как при этом остается циклическая и, как правило, нерегулярная компонента.

Поскольку эти компоненты составляют то, что остается после подобных расчетов, этот метод называется остаточным[2].

III. Анализ сезонности без предварительного исчисления общей тенденции развития

1. Метод простой средней применяется для анализа сезонности явлений, уровни которых не имеют резко выраженной тенденции увеличения или уменьшения. Сущность этого метода заключается в определении сезонной волны (индекса сезонности) как процентного отношения средних квартальных уровней к общей средней (если, например, анализируются помесячные показатели, то исчисляются отношения средних месячных к общей средней за весь рассматриваемый период).

Применение метода простой средней для расчета сезонной волны дает возможность нейтрализовать случайные колебания показателей исследуемого ряда динамики и определить сезонные колебания в среднем за весь период. Правильность полученной сезонной волны зависит как от числа уровней ряда, привлекаемых для анализа, так и от характера их изменения: чем продолжительней период анализа, чем большее число лет привлекается к расчетам, тем устойчивее будут полученные данные. Однако чем продолжительнее период анализа, чем больше проявляется тенденция увеличения или уменьшения уровней ряда динамики и на показатель сезонной волны в большей степени окажет влияние общая тенденция развития, а не сезонные колебания.

При наличии маловыраженной (незначительной) общей тенденции подъема (снижения) уровней ряда динамики, ее влияние на сезонную волну можно уменьшить с помощью некоторого преобразования уровней ряда. Для этого исчисляются процентные отношения уровней ряда к их среднеквадратическому показателю за каждый год, а затем из полученных отношений определяется средняя арифметическая для каждого квартала за весь анализируемый период - это будет индекс сезонности.

Сезонная волна, исчисляется из процентных отношений уровней ряда, более правильно отражает сезонные колебания (при наличии небольшой тенденции), чем сезонная волна, вычисленная по методу средней арифметической непосредственно из уровней ряда, ибо процентные преобразования несколько снижают влияние общей тенденции развития на сезонную волну.

Метод простой средней, при всей несложности его вычислений, являющейся его достоинством, для анализа сезонных колебаний применяются редко даже при некоторых его усовершенствованиях. Поскольку он не может исключить влияние общей тенденции, а уровень явлений в большинстве случаев имеет выраженную тенденцию подъема или снижения и почти никогда не остается постоянным на протяжении изучаемого периода.

2. Метод относительных чисел. Этот метод применяется для анализа сезонности тех рядов динамики, развитие общей тенденции которых происходит равномерно.

Метод исчисления сезонных колебаний способом относительных чисел точнее метода простой средней, так как с его помощью исключается влияние общей тенденции подъема (снижения) уровней ряда динамики на сезонную волну в среднем за весь изучаемый период, однако и этот метод не лишен недостатков. Один из его недостатков - механическое внесение относительно одинаковой поправки в анализируемые отрезки времени, которое означает признание равномерного развития уровней явления.

3. Анализ сезонности методом У. Персонса[3]. Данный метод применяется в рядах динамики, отражающих развитие явлений, общая тенденция которых изменяется по средней геометрической, т.е. по сложным процентам. Суть метода У. Персонса заключается в исчислении показателей средней сезонной волны как медианных значений (а не как простых средних арифметических) из цепных отношений. Здесь погрешность, вызываемая влиянием общей тенденции, устраняется с помощью среднего коэффициента подъема (снижения) общей тенденции по средней геометрической. Для анализа этим методом сначала, как и в методе относительных чисел, необходимо вычислить цепные отношения как процентные отношения каждого уровня ряда к уровню ряда предшествующего, но потом исчислять средние не как средние арифметические, а как медианные значения. Медиана за первый отрезок времени принимается за единицу (или 100), а для остальных периодов средние исчисляются путем последовательного перемножения медианных средних. При перемножении преобразованного медианного значения за четвертый квартал на медианные значения первого квартала должна получаться единица (100,00). Однако результат обычно бывает больше единицы или меньше ее, поскольку он отражает действительность, на развитие которой оказывает влияние общая тенденция увеличения или уменьшения.

При анализе сезонности методом относительных чисел разность теоретического и действительного включалась равномерно из каждого квартального показателя, в способе У. Персонса исключение разности основано на применении формулы сложных процентов.

Сезонная волна, исчисленная методом У. Персонса, более правильная, здесь из цепных отношений исчисляются медианные значения, а не средние арифметические, а при исключении, как и медианных значений, резкие случайные отклонения не сказываются на сезонной волне, они не принимаются в расчет. Однако исключение общей тенденции по этому методу производится по сложным процентам, в действительности же не всегда имеет место такое развитие, Изменение общей тенденции ряда динамики может иметь самые различные формы. Поэтому правильнее при анализе сезонности явлений, в которых наблюдается тенденция увеличения (или снижения), прежде всего, установить форму связи между изменениями времени и уровнями явления, определить общую тенденцию развития явления, исключить ее, а потом уже исчислить показатели сезонности и производить их анализ.

Расчетная часть

Тема: Статистическое изучение сезонности реализации товаров и услуг.

Для анализа эффективности деятельности предприятий одной из отраслей экономики была произведена 20% -ная механическая выборка, в результате которой получены следующие данные за год, млн руб.:

№ предприятия п/п Выручка от продажи продукции Чистая прибыль № предприятия п/п Выручка от продажи продукции Чистая прибыль
1 36,0 8,0 16 29,0 2,0
2 63,0 15,0 17 47,0 11,0
3 43,0 9,0 18 21,0 4,0
4 58,0 15,0 19 38,0 7,0
5 70,0 18,0 20 60,0 14,0
6 86,0 25,0 21 65,0 17,0
7 27,0 5,0 22 35,0 6,0
8 39,0 9,0 23 80,0 25,0
9 48,0 10,0 24 57,0 13,0
10 61,0 16,0 25 44,0 10,0
11 52,0 14,0 26 23,0 3,0
12 67,0 20,0 27 64,0 16,0
13 96,0 27,0 28 41,0 7,0
14 46,0 9,0 29 75,0 21,0
15 42,0 8,0 30 49,0 11,0

Задание 1

По исходным данным:

1. Постройте статистический ряд распределения организаций (предприятий) по признаку - выручка от продажи продукции, образовав пять групп с равными интервалами.

2. Рассчитайте характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану.

Сделайте выводы по результатам выполнения задания.

Задание 2

По исходным данным:

1. Установите наличие и характер связи между признаками - выручка от продажи продукции и чистая прибыль, методом аналитической группировки, образовав пять групп с равными интервалами по факторному признаку.

2. Измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.

Сделаете вывод по результатам выполнения задания.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,954 определите:

1. Ошибку выборки средней выручки от продажи продукции и границы, в которых она будет находиться в генеральной совокупности.

2. Ошибку выборки доли предприятий с выручкой от продажи продукции 66 и более млн. руб. и границы, в которых будет находиться генеральная доля.

Задание 4

Производство молока за три года составило (тыс.т):

Месяц Годы
1-й 2-й 3-й
Январь 1964 1904 1841
Февраль 1987 1928 1829
Март 2418 2331 2232
Апрель 3058 2941 2819
Май 3537 3409 3274
Июнь 3942 3755 3609
Июль 3909 3677 3533
Август 3573 3385 3266
Сентябрь 2936 2805 2738
Октябрь 2382 2264 2278
Ноябрь 1801 1733 1755
Декабрь 1867 1803 1828

Для анализа сезонности предложения молока по Российской Федерации:

Страницы: 1, 2


© 2010 СБОРНИК РЕФЕРАТОВ