На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Анализ рядов динамики в статистики

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 14.09.2012. Сдан: 2011. Страниц: 7. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Введение
        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 знаний 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 изменения параметров экономической системы во времени.
        Составными элементами ряда динамики  являются показатели уровней  ряда и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или (даты) времени.
        Важнейшим условием ряда динамики  является сопоставимость всех входящих в него уровней. Данное условие решается либо в процессе сбора и обработки данных, либо путем их пересчета. Проблема сопоставимости данных особенно стоит в рядах динамики, потому что они охватывают значительные периоды времени, за которые могли произойти изменения и привести к несопоставимости статистических данных. Необходимость формировать ряды динамики по строго однородным периодам, или этапам, не означает отрицания возможностей построения и изучения рядов динамики, охватывающих длительные исторические отрезки времени, включающие различные этапы развития явления. Нужно помнить, что само понятие однородности периодов весьма относительно, оно зависит от уровня абстракции, принятой в исследовании. Важно также, чтобы в ряду динамики интервалы, или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый экономический смысл. Прежде чем анализировать динамический ряд, надо, исходя из цели исследования, убедиться в сопоставимости уровне ряда и при отсутствии последней добиваться ее, пользуясь дополнительными расчетами.
        Основной целью и задачей моей  курсовой работы, по вопросам  анализа рядов динамики в статистики, является изучение классификации,  структуры, тенденции и колеблемость.
      Объектом  курсовой работы являются динамические ряды, предметом – исследование интервальных и моментных рядов динамики.
      Основными задачами анализа рядов динамики являются:
      1.  Характеристика интенсивности отельных  изменений в уровнях ряда от  периода к периоду, от даты  к дате.
      2.  Определение средних показателей временного ряда за определенный период.
      3.   Выявление основных закономерностей  динамики показателей на отдельных  этапах или в целом за рассматриваемый  период.
      4.  Выявление факторов, обусловливающих  изменение изучаемого объекта  во времени.
      5.  Прогноз развития явления в будущем. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Теоретическая часть
Глава 1. Понятие и классификация  рядов динамики
      Понятие и признаки рядов динамики
      Изучение  различных явлений во времени  – одна из важнейших задач статистики. Решается эта задача путем составления и анализа, так называемых рядов динамики (иногда их также называют временными или хронологическими рядами).
      Ряд динамики представляет собой числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологическом порядке).
      Всякий  ряд динамики включает два обязательных элемента: время и конкретное значение показателя, или уровень ряда. Числовые значения того или иного статистического  показателя, составляющие ряд динамики, называют уровнями ряда и обычно обозначают через у. Первый член ряда у0 (или у1) называют начальным уровнем, а последний  уn – конечным. Моменты или периоды, к которым относятся уровни, обозначают через t.
      Ряды  динамики, как правило, представляют в виде графика или таблицы. При графическом изображении ряда динамики на оси абсцисс строится шкала времени t, а на оси ординат – шкала уровней ряда у (арифметическая или иногда логарифмическая).
      Одна  из первых задач изучения рядов динамики – выявить основную тенденцию (закономерность) в изменении уровней ряда, именуемую трендом Закономерность в изменении уровней ряда в одних случаях проявляется довольно наглядно, в других – может затушеваться колебаниями, вызванными случайными и неслучайными причинами.
      В (таблице 1) приведено два примерных ряда: число фермерских хозяйств в указанные годы и средний размер земельных участков в этих хозяйствах. На (рисунке 1) изображены данные первого ряда; они наглядно показывают бурный рост числа фермерских хозяйств с 2000 г. по 2004 г. И замедленный рост и даже снижение в последующие годы.
      По  данным второго ряда и без графика  видно, что средний размер земельного участка с 1997 г. по 2002 г. практически оставался на одном уровне, изменившись только в 2004 г. до 48 га.
    Таблица 1
    Фермерские  хозяйства в Росси (на 1 января)
Год 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Число фермерских хозяйств, тыс. 4,4 49,0 182,8 270,0 279,2 280,1 278,6 274,3
Средний размер земельного участка, га 41 42 43 42 43 43 44 48
 
       Рис.1 Динамика численности фермерских хозяйств в России за 1991/98гг.
      Несколько иной характер изменений уровня ряда наблюдается в (таблице 2) и на (рисунке 2)
 

    Таблица 2
Численность родившихся в России по месяцам за 2004 г.
Месяц Число родившихся, тыс. чел. Месяц Число родившихся, тыс. чел.
1 2 3 4
Январь Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
108,3 103,4
105,4
109,9
106,2
105,9
Июль Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
118,2 103,2
104,4
103,6
90,5
104,4
 
Рис 2. Динамика рождаемости по месяцам за 2004 г.

      Данные (таблицы 2) и (рисунка 2) свидетельствуют о значительных колебаниях уровней при общем снижении рождаемости.
      В (таблице 3) и на (рисунке 3) приведены данные об уровне рентабельности промышленной продукции в 1997-2004 гг.
 

     Таблица 3
    Уровень рентабельности продукции в промышленности России
Год 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Рентабельность  продукции, % 12,0 27,1 38,3 32,0 19,5 20,1 9,2 9,0
 
    
Рис. 3 Динамика уровня рентабельности продукции в промышленности России за 1997-2004 гг. 

      В (таблице 4) приведены данные о динамике прибыли фирма за рубежом.
    Таблица 4
    Прибыль фирмы за рубежом.
Год 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Прибыль, тыс. $. 18,5 14,4 17,2 16,3 14,4 11,6 12,9 16,5
 
      Уровни  любого ряда – это результат взаимодействия самых разных факторов, одни из которых  действуют длительно, другие – краткосрочно, одни – главные (определяют тенденцию  изменения), другие - случайные (затушевывают ее) и т.д.
      Поэтому, чтобы сделать правильные выводы о закономерностях развития того или иного показателя, надо суметь определить главную тенденцию изменения (тренд) от колебаний, вызванных случайными кратковременными причинами. Для этого ряды динамики подвергают обработке.
      Ряды  динамики различаются по следующим признакам:
    по времени – моментальные (таблица 1) и интервальные (таблица 2).
      Интервальный  ряд динамики – последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Таковы, например, ряды показателей объема продукции по месяцам года, количества отработанных человекодней по отдельным периодам и т.д. Отличительной особенностью интервальных рядов абсолютных величин является то что: их уровни можно дробить и складывать (суммировать). Так, зная, к примеру,  добычу угля по годам, можно разделить каждый уровень на 12  и получить новые данные – о среднемесячной добыче за указанный период. Или же, суммируя данные о численности родившихся по месяцам, можно получить численность родившихся за год. Подобные действия с уровнями моментального ряда лишены всякого смысла.
      Суммируя  уровни интервальных рядов абсолютных величин, можно строить ряды с  нарастающим итогом. Примером такого ряда служит ряд, приведенный  в  (таблице5).
 

      Таблица 5
Строительство в России автомобильных  дорог с твердым  покрытием общего типа.
Год Построено автомобильных  дорог, тыс. км. Построено автомобильных  дорог (нарастающим итогом, начиная с1999 г.), тыс. км.
1 2 3
1999 2000
2001
2002
2003
2004
10,3 6,4
7,9
6,5
7,5
5,7
10,3 16,7
24,6
31,1
38,6
44,3
 
      Если  же уровень ряда показывает фактическое  наличие изучаемого явления в  конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментальный ряд. Примерами моментальных рядов могут быть последовательности показателей численности населения на начало года, величины запаса какого-либо материала на начало периода и т.д. Важное аналитическое отличие моментальных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель – общий выпуск продукции за год, общие затраты рабочего времени, общий объем продаж акций и т.д., сумма же уровней моментального ряда, хотя иногда и подсчитывается, но реального содержания, как правило, не имеет;
    по форме представления уровней – ряды абсолютных (таблица 2), средних (таблица 4) и относительных (таблица 3) величин.
      На  основе рядов Абсолютных величин  образуются ряды относительных и  средних величин, поэтому ряды абсолютных величин рассматриваются как  исходные, а относительных и средних величин - как производные.
      Ряды  относительных величин могут  характеризовать: темпы роста (или  снижения) определенного показателя; изменение удельного веса того или  иного показателя в совокупности (например, удельного веса (доли) городского населения или доли приватизированных предприятий в той или иной отрасли); изменение показателей интенсивности отдельных явлений (например, производства продукции на душу населения, уровень рождаемости или смертности на 1000 человек населения) и др.
      Примером  рядов динамики средних величин служат данные о среднегодовой занятых в экономики (или безработных), о средней заработной плате в отдельных отраслях, о среднем размере пенсий, о средней урожайности сельскохозяйственных культур и др.;
    по расстоянию между датами и интервалами времени – полные и неполные хронологические ряды. Полные ряды динамики (например, табл.1.3.) имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами. Это равноотстоящие ряды динамики. Неполные – когда прицеп равных интервалов не соблюдается.;
    по числу показателей – изолированные и комплексные (многомерные) ряды динамики. Если ведется анализ по времени одного показателя, имеет изолированный ряд динамики (например, таблица 2). Комплексный ряд динамики получается, в случае когда в хронологической последовательности дается система показателей, связанных между собой единством процесса и явления (таблица 1).
 
      Требования  и тенденции предъявляемые к рядам динамики
      К составлению рядов динамики предъявляются  следующие требования:
      1. Периодизация развития
      Периодизация  развития, т.е. расчленение его во времени на однородные этапы, в пределах которых показатель подчиняется  одному закону развития. Это, по существу, типологическая группировка во времени. 
 

      Методами  периодизации являются:
    исторический метод, когда периодизация осуществляется на основе «узаконенной» структуры динамики, при этом обращают внимание на значимые даты и события, а именно: время принятия управленческих решений по данному показателю, смену хозяйственного механизма, смену руководства, войны и т.п. Недостаток этого метода в том, что точные временные границы периодов путем теоретического анализа удается получить крайне редко;
    метод параллельной периодизации: предполагается, что существует показатель Х, которому соответствует динамический ряд {Х1}, определяющий поведение исследуемого показателя Y, тогда в роли однокачественных периодов развития Y можно взять периоды Х (таблица 6).
      Рассмотрим, например, динамику показателей X и Y:
    Таблица 6
    Динамика  показателей X и Y.
Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X Y
10 20
9 19
11 21
13 24
12 24
18 35
17 34
20 40
21 41
 
      Периоды однокачественной динамики показателей  Х легко выделить: это 1996-2000 и 2001-2004гг. Линейный коэффициент корреляции между этими рядами очень высок:         R = 0,995. Таким образом, можно считать, что ряд Х полностью определяет значение ряда Y. Теперь, если предстоит качественный скачок показателя Х, то с очень большой степенью вероятности можно ожидать аналогичных изменений показателя Y. В качестве недостатка метода параллельной периодизации следует отметить сложности в нахождении Х – детерминирующего показателя. Более того, во многих случаях такой показатель вообще невозможно найти, так как он должен обладать весьма редкими свойствами – связью анализируемым показателем и, главное, неоспоримыми границами периодов;
    метод многомерного статистического анализа. Часто требуется выделить однокачественные периоды в развитии явлений или процессов, таких, например, как здоровье населения, развитие сельскохозяйственного производства и др., получить адекватное отображение с помощью всего лишь одного показателя трудно. Очевидно, что для эквивалентного описания столь сложного, интегрированного явления, как здоровье, нельзя ограничиться комплексными показателями смертности, продолжительности жизни, заболеваемости. Необходима показателей или комплексный хронологический ряд. Преимущества системы показателей очевидны:
    учитывается многообразие аспектов явления;
    амортизируется искажающее воздействие недостоверных и неточных статистических данных;
    наличие множества показателей повышает обоснованность статистических выводов, т.е. обеспечивается надежность их экстраполяции.
      Идеальным выходом является использование  множества показателей, включающего все характеристики процесса. Однако это не всегда возможно по разным причинам и чаще всего вследствие недоступности статистической информации. На основе комплексных динамических рядов  (системы показателей) периодизация реализуется методом многомерной средней и методами факторного анализа.
      Однокачественность  уровней временного ряда означает, что в пределах всего изучаемого периода, к которому относятся уровни, должна быть проведена типологическая группировка. После выделения однородных групп можно использовать и анализировать уровни ряда. Это требование формулируется как обеспечение сравнимости по структуре совокупности, для чего обычно применяется стандартная, нормативная структура.
      2. Сопоставимость уровней  ряда
        Одно из требований, которые предъявляются к анализируемым рядам динамики - сопоставимость уровней ряда.
      Несопоставимость  уровней может возникнуть по разным причинам. Основные из них – это:
    изменение границ территории, к которой отнесены те или иные показатели;
    изменение методологии учета или расчета показателей. Например, если в одни годы урожайность какой-либо сельскохозяйственной культуры рассчитывалась с засеянной площади, а в другие – с убранной, то уровни несопоставимы. Или если в одни годы производительность труда в промышленности определялась в расчете на одного рабочего, а в другие – на одного работника промышленно-производственного персонала, то сравнивать такие данные или соединять их в один ряд нельзя – они несопоставимы;
    изменение единиц измерения или счета. Так, например, нельзя сравнивать данные о производстве ткани, если за одни годы они приведены в погонных метрах, а за другие – в квадратных. Или, например, если меняется масштаб цен (как это произошло в России), то нельзя стоимостные показатели за одни годы приводить в старых, а за другие – в новых;
    различная продолжительность периодов, к которым относятся уровни. Например, нельзя строить ряд, где одни уровни являются месячными показателями, а другие – квартальными и годовыми.
      Могут быть и другие причины несопоставимости.
      Однако  в зависимости от цели исследования выводы о сопоставимости данных могут  быть различными. Так, изменение границ территории не всегда служит препятствием для сравнения данных в старых и новых границах. Например, если с изменением границ какой-то области ставится задача определить численность населения (или объема производства промышленной продукции) в данной области именно в связи с изменением ее территории, то не только можно, но и должно сопоставлять данные (о численности населения или объеме производства) в разных границах. Если же ставится охарактеризовать темпы естественного прироста населения(или развития промышленности), то сравниваемые показатели должны относится к одним и тем же территориальным границам.
      Следовательно, прежде чем анализировать уровни ряда динамики, надо, исходя из цели исследования, убедиться в их сопоставимости. Если данные несопоставимы, необходимо добиться их сопоставимости, прибегнув к дополнительным расчетам.
      3. Смыкание рядов динамики
      Под смыканием рядов понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов, уровни которых по разным методологиям или в разных границах.  При этом для осуществления такого смыкания необходимо, чтобы данные для одного из периодов (переходного) были исчислены по двум методологиям.
      Пример: по одной из областей России имеются данные о численности безработных, определенные за 2000-2002 гг. на 1 октября, а за 2002-2004 гг. – на конец марта (таблица 7).
    Таблица 7
    Численность безработных в  одной из областей России.
Год 2000 2001 2002 2003 2004
1 2 3 4 5 6
Численность безработных, тыс. чел.: на 1 октября
на конец  марта
20 -
22,5 -
25 27
- 29
- 32,5
Сомкнутый ряд абсолютных величин на конец  марта, тыс. чел. 21,6 24,3 27 29 32,5
Сомкнутый ряд относительных величин, % к 2002 г. 80,0 90,0 100,0 107,4 120,4
 
      Чтобы проанализировать динамику численности безработных за 2000-2004 гг., необходимо сомкнуть (объединить) приведенные в (таблице 7) два ряда в один, а чтобы уровни нового ряда были сопоставимы, следует пересчитать данные за 2000 и 2001 гг. по состоянию на конец года.
      Для этого на основе данных за 2002 г., определенных на две даты, рассчитывают отношение между ними: 27/25 = 1,08. Умножая на этот коэффициент данные за 2000-2001 гг., делают их сопоставимыми с последующими уровнями. Сомкнутый ряд динамики (в абсолютных величинах) показан в средней части (таблицы 7).
      Можно применить и другой способ смыкания рядов, дающий результат в относительных величинах. Так, например, уровни 2002 г. (для него имеются данные учета безработных на две даты) принимаются за 100%, а остальные пересчитываются  в процентах к ним: соответственно за 2000 и 2001 гг. – к 25 тыс. чел., а за 2003-04 гг. – к 27 тыс. чел. В результате получаем сомкнутый (сопоставимый) ряд динамики численности безработных в процентах к 1995 г., т.е. в относительных величинах (приведен в нижней части таблицы 7).
      4. Приведение рядов к одному основанию
      Переход к относительным величинам целесообразно  осуществлять и при параллельном анализе динамики нескольких показателей (или одного и того же показателя по разным объектам), если по абсолютным данным трудно выявить особенности развития. В таких случаях уровни всех рассматриваемых рядов приводятся в процентах (или коэффициентах) к уровню одного и того же периода или момента времени (либо иной базе сравнения). Этот прием перехода от абсолютных показателей к относительным имеют в статистике приведением рядов к одному основанию.
      Рассмотрим  его на примере данных, приведенных  в (таблице 8).
 

      Таблица 8
    Динамика  объема производства некоторых видов продукции в России за 1999-2004 гг.
Год Добыча угля, млн. т. Добыча нефти (без газового конденсата), млн. т. Добыча природного газа, млрд. м3 Производство  электроэнергии всеми электростанциями, млрд. кВт/ч
1 2 3 4 5
1999 2000
2001
2002
2003
2004
353 337
306
272
263
257
452 390
345
310
298
293
608 609
588
581
570
575
1068 1008
957
876
860
847
 
      Во  всех рядах заметно снижение уровней  из года в год, но сделать вывод  об интенсивности снижения по отдельным  видам продукции визуально затруднительно.
      Для наглядности приведем все уровни ряда к одному основанию, для чего примем уровни 1999 г. за 100% (таблица 9).
    Таблица 9
    Динамика  объема производства некоторых видов  продукции в России  (в % к 1999г.)
Год Уголь Нефть Природный газ Электроэнергия
1 2 3 4 5
1999 2000
2001
2002
2003
2004
100,0 95,5
86,7
77,0
74,5
72,8
100,0 86,3
76,3
68,5
65,9
64,8
100,0 100,2
96,7
95,6
93,8
94,6
100,0 94,4
89,6
82,0
80,5
79,3
 
      Нетрудно  заметить, что данные (таблицы 9), где все ряды приведены к одному основанию, легче интерпретировать, т.е. их параллельное сравнение становится на много легче. Итак, самое большое снижение объема производства произошло за указанный период в добыче нефти; меньше всего изменилась добыча природного газа.
      Обычно  ряды динамики приводят к одному основанию, когда сравнивают за несколько лет один и тот же показатель в разных странах, оцениваемый соответствующей валюте.
      При сравнении уровней разных лет  можно отметить, что в целом  показатель растет. Однако нередки  случаи, когда, например, уровень урожайности предыдущего года оказывается выше, чем в последующем году. Иногда рост по сравнению с предыдущим годом велик, иногда мал. Следовательно, рост наблюдается лишь в среднем, как тенденция. В остальные же годы происходят колебания, отклоняясь от данной основной тенденции.
        Если рассматривать динамические  ряды месячных уровней производства  молока, мяса, ряды объема продаж  разных видов обуви или одежды, ряды заболеваемости населения,  выявляются регулярно повторяющиеся  из года в год сезонные колебания  уровней. В силу солнечно – земных связей частота полярных сияний, интенсивность гроз, те же изменения урожайности отдельных сельскохозяйственных культур и ряд других процессов имеют циклическую 10 – 11 летнюю колеблемость. Колебания числа рождений, связанные с потерями в войне, повторяются с угасающей амплитудой через поколения, то есть 20 – 25 лет.
        Тенденция динамики связана с действием долговременно существующих факторов, причин и условий развития, хотя, конечно, после какого-то периода условия могут измениться и породить уже другую тенденцию развития изучаемого объекта. Колебания же, напротив, связаны с действиями краткосрочных или циклических факторов, влияющих на отдельные уровни динамического ряда, и отклоняющих уровни тенденции то в одном, то в другом направлении. Например, тенденция динамики урожайности связана с прогрессом агротехники, с укреплением экономики данной совокупности хозяйств совершенствованием организации производства. Колеблемость урожайности вызвана чередованием благоприятных по погоде и неблагоприятных лет, циклами солнечной активности и т. д.
        По статистическому изучению  динамики необходимо четко разделить два ее основных элемента – тенденцию и колеблемость, чтобы дать каждому из них количественную характеристику с помощью специальных показателей. Смешение тенденции и колеблемости ведет к неверным выводам и динамике. 
 
 
 
 

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Практическая  часть
Глава 2. Показатели, рассчитываемые на основе рядов динамики
2.1. Основные показатели анализа ряда динамики
      Анализ  рядов динамики начинается с определения  того, как именно изменяются уровни ряда (увеличиваются, уменьшаются или остаются неизменными) в абсолютном и относительном выражении. Чтобы проследить за направлением и изменением уровней во времени, для рядов динамики рассчитывают такие показатели, как:
      абсолютные изменения (приросты) уровней;
      темпы роста;
      темпы прироста (снижения) уровней;
      абсолютное значение одного процента прироста.
      Абсолютный  прирост (абсолютное изменение) уровней рассчитывается как разность между двумя уровнями ряда. Он показывает, на сколько (в единицах измерения показателей ряда) уровень одного периода больше или меньше уровня какого-либо предыдущего периода, и, следовательно, может иметь знак «+» (при увеличении уровней) или «-» (при уменьшении уровней).
      В зависимости от базы сравнения приросты могут рассчитываться как цепные или как базисные.
      Вычитая из каждого уровня предыдущий (цDy = yi – yi-1), получаем абсолютное изменение уровней ряда за отдельные периоды как цепные. Вычитая из каждого уровня начальный (бDy = yi – y0), получаем накопленные итоги прироста (изменения) показателя с начала изучаемого периода, т.е. абсолютные изменения рассчитываются как базисные.
      Если  значения цепных абсолютных постоянны, то уровни ряда изменяются равномерно. Если же абсолютные приросты возрастают от периода к периоду (или убывают), то уровни изменяются ускоренно (или замедленно). В этом случае рассчитывается показатель ускорения как разность между двумя смежными цепными абсолютными приростами: DD = Di -  Di - 1.
      Наряду  с абсолютными изменениями уровней  ряда важно замерить также измерить их относительное изменение.
      Темп  роста (изменения) Тр – относительный показатель, рассчитываемый как отношение двух уровней ряда.
      В зависимости от базы сравнения темпы  роста могут рассчитываться как  цепные, когда каждый уровень сопоставляется с уровнем предыдущего периода (цТр = y / yi – 1), и как базисные, когда все уровни сопоставляются с уровнем одного какого-то периода, принятого за базу сравнения (часто это начальный уровень ряда: бТр = yi / y0 ). Соответственно, цепные темпы роста характеризуют интенсивность изменения в каждом отдельном периоде, а базисные – за отрезок времени, отделяющий данный уровень от базисного.
      Темпы роста как относительные величины могут выражаться в виде коэффициентов, т.е. просто кратного отношения (если база сравнения принимается за 100 единиц). Говоря о темпах, чаще всего имеют в виду отношение уровней в процентах.
      Выраженные  в коэффициентах темпы роста  показывают, во сколько раз уровень  данного периода больше уровня базы сравнения, или какую ее часть  составляет. При процентном выражении  темп роста показывает, сколько процентов составляет уровень данного периода по сравнению с уровнем базы сравнения.
      Между цепными и базисными коэффициентами роста существует связь, позволяющая  при необходимости переходить от цепных к базисным и наоборот.
      В частности:
      произведение цепных коэффициентов роста равно базисному;
      результат деления двух базисных коэффициентов равен цепному (промежуточному).
      Темп  прироста (снижения) Тпр – относительный показатель, показывающий, на сколько процентов данный уровень больше (или меньше) другого, принимаемого за базу сравнения. Показатель Тпр можно рассчитать двояко:
      путем вычитания 100% из темпа роста (снижения), т.е.
    Тпр = Тр – 100%;
      как процентное отношение абсолютного прироста к тому уровню, по сравнению с которым рассчитан абсолютный прирост. Так, темп роста за год будет равен.
      Иногда  для анализа рассчитывается такой  показатель, как абсолютное значение 1% прироста как отношение абсолютного прироста уровня за интервал времени к темпу прироста за этот же промежуток времени: 
 

                                            _________________________ 

      Абсолютное значение 1% прироста равно одной сотой предыдущего уровня.
      Для базисных абсолютных приростов и  темпов прироста расчет a не имеет смысла, так как при сравнении всех накопленных приростов с одним и тем же первоначальным уровнем удля всех периодов будет получаться одно и тоже значение 1% прироста.
      Иногда  приходится сопоставлять темпы роста  или темпы прироста за одни и те же отрезки времени по двум показателям  или по одному показателю, но относящемуся к разным территориям (странам, регионам и т.п.) или объектам.
      Отношение темпов роста (или прироста) по двум динамическим рядам (в одинаковые отрезки  времени) называют коэффициентом опережения.
      В (таблице 10) рассчитаны показатели изменения уровней ряда на примере производства картофеля в хозяйствах населения России за 1999-2004 гг.
    Таблица 10
    Основные  показатели изменения  уровней.
Год 1999 2000 2001 2002 2003 2004
1 2 3 4 5 6 7
  Производство  картофеля, млн. т. (уровни ряда у) 24,8 29,9 31,1 29,8 35,9 34,9
1 Абсолютные  приросты D, млн. т.:           а) цепные (по годам)
б) базисные (с 1999)
- -
5,1 5,1
1,2
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.