Ряды динамики

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ХЕРСОНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра менеджмента и маркетинга

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине статистика

для студентов заочной формы обучения

экономических специальностей

Вариант 13

Выполнила:

студентка группы 2зЭП

Македонова К. Ю.

Проверила:

Набока Р. Н.

Херсон – 2008

ПЛАН

1. Необходимость и сущность выравнивания (сглаживания) рядов динамики. Методы выравнивания (укрупнение интервалов). Метод сменного среднего, аналитическое выравнивание. Сравнительная характеристика и сфера применения.

Задачи:

№ 3(2)

№ 8(3)

№ 10(4)

№ 16(1)

№ 22(8)

№ 24(6)

№ 30(8)

№ 34(4)

№ 40(7)

№ 43(9)

1. Необходимость и сущность выравнивания (сглаживания) рядов динамики. Методы выравнивания (укрупнение интервалов). Метод сменного среднего, аналитическое выравнивание. Сравнительная характеристика и сфера применения

СТАТИСТИКА - это наука о сборе, классификации и количественной оценке фактов как основы для выводов; наука, которая изучает количественную сторону массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределения, размещение в пространстве, движение во времени, выявляет действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности в конкретных условиях места и времени. Статистика имеет свой предмет исследования. Она изучает с количественной стороны массовые социально-экономические явления. Статистика также изучает влияние природных и технических факторов на изменение количественных характеристик социально-экономических явлений.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими.

Объектом статистического исследования является статистическая совокупность - множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов.

Ряды динамики- это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.

Каждый динамический ряд содержит две составляющие:

1)показатели периодов времени(годы, кварталы, месяцы, дни или даты);

2)показатели, характеризующие исследуемый объектза временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

В статистике в анализе динамических рядов важное значение имеют статистические методы проявления общей тенденции развития явлений. К таким методам относится выравнивание, сглаживание, смыкание и сопоставление рядов динамики и укрупнение периодов. Эти статистические методы находят всё более широкое применение в деятельности оценщиков недвижимости и бизнеса разных стран. Само определение рыночной стоимости, принятое в нормативных документах некоторых стран (например, в Единых Стандартах профессиональной оценочной деятельности США USPAP) и проекте украинских Стандартов по оценке недвижимости как «наиболее вероятной цены, за которую имущество было бы продано на конкурентном и открытом рынке…», предопределяет вероятностную природу самого процесса оценки и делает возможным и необходимым применение оценочных процедур, основанных на принципах вероятностного статистического анализа. Исследование временных рядов и их прогнозирование не ограничились сферой оценки недвижимости. При оценке пакета акций одной из крупнейших ТЭС Украины с применением методологии доходного подхода был использован инструментарий анализа временных рядов для изучения динамики объёмов производства электро- и теплоэнергии. Предварительный графический анализ исходных данных производства энергоресурсов показал наличие их значительной вариации, что, естественно, усложнило задачу установления тренда и определение его типа. Поэтому было проведено сглаживание временных рядов производства энергоресурсов, для чего были применены два метода — скользящей средней и экспоненциального[1] сглаживания. В связи с тем, что исследовались относительно короткие ряды (с незначительным периодом предыстории), предпочтение было отдано методу экспоненциального сглаживания с параметром сглаживания (константой) α = 0,2 − 0,3. Дальнейший анализ состоял в выявлении сезонной компоненты при производстве теплоэнергии. При этом применялись два подхода, определялась сезонная компонента, аддитивная тренду, и сезонная компонента, мультипликативная тренду. Сравнивая результаты применения двух моделей, статисты пришли к выводу о предпочтительности мультипликативной модели, так как она не потребовала предварительного удаления тренда.

Беря во внимание все вышесказанное, смело можно считаем, что корректное применение

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать