Статистические методы изучения созонных колебаний
Содержание
Введение 3
Глава 1. Сезонные колебания в рядах динамики 5
1.1. Сущность сезонных колебаний 5
1.2. Анализ сезонности в рядах динамики 12
Глава 2. Статистические методы изучения
сезонности 14
2.1. Метод простой средней 14
2.2. Метод относительных чисел 16
2.3. Анализ сезонности методом У. Парсонса 19
Глава 3. Расчетная часть 22
Задание 1 22
Задание 2 24
Задание 3 28
Заключение 31
Список использованной литературы 32
Введение
При сравнении
квартальных и месячных данных многих
социально-экономических
В широком понимании к сезонным относят все явления, которые обнаруживают в своем развитии отчетливо выраженную закономерность внутригодовых изменений, т. е. более или менее устойчиво повторяющиеся из года в год колебания уровней.
В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название «сезонные колебания» или «сезонные волны», а динамический ряд в этом случае называют сезонным рядом динамики.
Сезонные
колебания наблюдаются в
Тема
данной работы является актуальной, т.к.
сезонные колебания обычно отрицательно
влияют на результаты производственной
деятельности, вызывая нарушения
ритмичности производства. Поэтому
хозяйственные организации
Цель
работы: рассмотреть понятие и
сущность сезонных колебаний в рядах
динамики, определить методы изучения
и особенности тенденций
Глава 1. Сезонные колебания в рядах динамики
1.1. Сущность сезонных колебаний
Менеджеру 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.
В процессе
математического моделирования
экономических явлений и
Суть сезонности заключается в разрыве между периодом производства и рабочим периодом: чем больше этот разрыв, тем выше показатель сезонности1. Время производства – это время, необходимое для производства того или иного готового продукта. Время производства состоит как из рабочего периода, так из времени перерывов, необходимых иногда в процессе производства. Под рабочим периодом понимается определенное число связанных между собой рабочих дней, необходимых в определенной отрасли производства для получения готового продукта. Рабочий период может быть различным по своей продолжительности. В одних отраслях ежедневно изготовляется готовый продукт, а в других отраслях процесс создания готового продукта длится какое-то число дней, месяцев, а может быть, и лет, как, например, в производстве сложных машин, в выращивании скота и т.п. Кроме того, рабочий период может быть непрерывным, как в большинстве отраслей промышленности, непрерывным в собственном, прямом смысле слова, как, например, в горном деле, металлургии, транспорте, где процесс производства осуществляется непрерывно и более или менее равномерно. Обратный приток затраченных средств в этих отраслях также более или менее равномерен и происходит через определенные промежутки времени. В тех же отраслях, где рабочее время составляет лишь часть времени производства, оборотные средства затрачиваются неравномерно, а обратный их приток совершается разом, в момент, определяемый условиями производства. Особенно отчетливо это наблюдается в сельском хозяйстве, где рабочий период и период производства не совпадают и последний значительно продолжительнее.
Сокращение
или удлинение периода
Сезонность
и сезонные колебания в экономике
Российской Федерации вызываются как
социальными, так и естественно-
Инфляция
как комплексный и
Сезонность
имеет особое значение при анализе
уровня инфляции. Сезонные колебания
порой способны подавлять тенденции
изменений в потребительских
ценах, связанные с экзогенными
ценовыми шоками или влиянием других
факторов, когда направления тенденций
противоположны. А это, в свою очередь,
затрудняет оценку влияния факторов,
действующих на цены. Поскольку сезонные
изменения цен сами по себе не являются
фактором инфляции, применение сезонных
поправок при расчете индекса
потребительских цен дает возможность
точнее оценить влияние различных
факторов на инфляцию, выявить основную
тенденцию и кратковременные
эффекты различных
Типичным сезонным товаром является плодоовощная продукция, некоторые виды которой имеются на рынке только в весенне-осенний период. В странах с хорошо развитыми переработкой и хранением такой продукции ее сезонность большого влияния на динамику ИПЦ не оказывает, поскольку практически все товары этой группы присутствуют на рынках в течение всего года.
Так как
вес плодоовощной продукции в
структуре потребительских
Основная
идея рассматриваемого метода сезонных
поправок заключается в том, что
при определении цен
Если
в период высокой инфляции считать
цены по отсутствующим позициям постоянными
(т.е. приравнять краткосрочный относительный
показатель цены на этот товар или
услугу к 1,0), то это вызовет кратковременное
искажение индекса, поскольку уровень
инфляции будет занижен, пока этот товар
отсутствует, а затем, когда он появится
в продаже, индекс резко возрастет.
Чтобы этого не произошло, относительным
показателям цен по отсутствующим
товарам присваиваются
Например,
в декабре в продаже
Такая методика
отбора и замещения товаров
Итак, 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 Российской Федерации2.
Неравномерность
производства того или иного продукта
обуславливает соответствующую
неравномерность его
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. По своему существу все методы анализа сезонности делятся на две группы.
К первой группе относятся методы, с помощью которых определяется и измеряется сезонность непосредственно из эмпирических данных, без особой предварительной их обработки, – метод простой средней, метод относительных чисел и метод У. Парсонса.
Суть методов второй группы заключается в предварительном определении и исключении общей тенденции развития и в последующем исчислении и количественном измерении сезонных колебаний. Общая тенденция в свою очередь может определяться различными способами в зависимости от формы связи между изменениями времени и уровнями явления. Названиями способов определения общей тенденции развития и именуются методы анализа сезонности данной группы: метод механического выравнивания, метод аналитического выравнивания и метод скользящей (подвижной) средней.
В условиях
сменяемости сезонов
Учет сезонных колебаний приводит к снижению ошибки при расчете теоретических значений показателей деятельности организации и при их прогнозировании. Использование более точных величин позволит приблизить разрабатываемую модель экономического объекта к действительности, что является одной из задач при ее создании.
Таким образом,
частью задачи прогнозирования должна
являться задача оценки колебательных
процессов, которые могут в значительной
степени влиять на получаемую картину
прогнозируемого состояния
Рассмотрим часть приемов, позволяющих оценить величину сезонных колебаний. Для этого обычно используются индексы сезонности.
В литературе
чаще всего рассматриваются
- метод постоянной средней;
- метод переменной средней;
- метод нахождения взвешенных индексов сезонности;
- метод скользящей средней.
Рассмотрим каждый из этих методов.
1. Наиболее
простым методом определения
величины колебательных
2. Метод
переменной средней
3. При
изучении сезонных колебаний
по данным за несколько лет
их можно отделить от
4. Метод
скользящей средней также как
и два предыдущих метода
Аналитик вправе использовать любой подходящий метод для определения величины колебаний. Но при достаточно серьезном моделировании экономического объекта рекомендуется воспользоваться методом нахождения взвешенных индексов сезонности или скользящей средней, причем первый из этих методов при довольно хороших результатах более удобен при расчетах.
1.2. Анализ сезонности в рядах динамики
сезонный колебание индекс статистический
Анализ сезонных колебаний методами второй группы, суть которых заключается в предварительном определении и исключении общей тенденции развития, применяется в тех рядах динамики, уровни явлений которых имеют выраженную тенденцию увеличения (или снижения) на протяжении изучаемого периода.
Прежде
чем производить детальный
При наличии
незначительной тенденции увеличения
(или снижения) или при ее отсутствии
анализ сезонности такого рода явлений
можно производить способами
первой группы, т.е. без определения
и исключения общей тенденции. При
наличии выраженной тенденции, что
особенно наглядно проявляется при
графическом изображении
Сезонные колебания видны из отклонений эмпирических данных продажи от теоретических, т.е. из отклонений от общей тенденции. Сезонные колебания, на которых не сказывается влияние общей тенденции, определяется не только из отклонений данных эмпирического ряда к соответствующим показателям выровненного уровня. Процентированием данных эмпирического ряда к показателям выровненного исключается влияние общей тенденции развития на сезонные колебания и одновременно определяется сезонная волна на протяжении всего изучаемого периода.
Глава 2. Статистические методы изучения сезонности
2.1. Метод простой средней
Метод простой
средней применяется для
Пример. Данные сезонности продажи сахара по Ивановскому району приведены в табл. 1.
Таблица 1. Анализ методов простой средней сезонности продажи сахара по Ивановскому району
Годы |
Кварталы |
Итого за год |
Средние квартальные уровни (по городам) | |||
I |
II |
III |
IV | |||
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1 2 3 4 5 6 |
51,87 47,99 43,02 46,29 40,03 36,35 |
54,65 48,73 49,62 47,99 40,15 39,11 |
62,31 48,03 58,44 57,17 47,34 57,27 |
54,12 46,61 48,00 45,42 35,29 47,71 |
222,95 191,36 199,08 196,87 162,81 174,44 |
55,81 47,84 49,77 49,22 40,70 43,61 |
Итого за 6 лет Средние уровни за 6 лет Сезонная волна |
265,55 44,26 92,58 |
280,5 46,76 97,76 |
330,56 55,09 115,18 |
271,15 45,19 94,48 |
1147,81 191,30 400 |
286,96 47,83 100,00 |
Сначала определяем поквартальные средние уровни продажи как простые средние арифметические за каждый квартал на Протяжении шести лет. Например, для I квартала средняя будет равна 44,26 млн. руб.
51,87+47,99+43,02+46,29+40,0+
Так же исчисляются
средние и для остальных
44,26+46,76+55,09+45,19/4=47,
Сезонная волна определяется процентным отношением уровней поквартальных средних к средней квартальной за весь период, для I кв. (44,26:47,83) • 100 = 92,58; для II кв. (46,76:47,83) • 100 = 97,76.
Из данных табл. 1 видно, что в I квартале меньше всего продавалось сахара, в среднем за шесть лет в I квартале продавалось на 7,42% (92,58 – 100,00) меньше средней квартальной продажи, а в III кв. на 15,8% (115,18 – 100) больше и т.д.
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 продолжительнее период анализа, чем большее число лет привлекается к расчетам, тем устойчивее будут полученные данные. Однако чем продолжительнее период анализа, тем 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
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
Метод простой средней, при всей несложности его вычислений, являющейся его достоинством, для анализа сезонных колебаний применяется 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.
2.2. Метод относительных чисел
Этот
метод применяется для анализа
сезонности тех рядов динамики, развитие
общей тенденции которых
Пример. Провести анализ методом относительных чисел сезонной реализации мяса поквартально по Ивановскому району по шести годам.
Порядок расчета сезонной волны методом относительных чисел рассмотрим на примере данных табл. 2. Для исчисления цепных отношений предварительно располагаем данные поквартальной продажи по годам.
Таблица 2. Поквартальная продажа мяса в течение шести лет по Ивановскому району, млн. руб.
Годы |
Поквартальные продажи мяса |
Итого за год | |||
I кв. |
II кв. |
III кв. |
IV кв. | ||
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1 2 3 4 5 6 |
44,7 55,3 51,9 54,3 57,9 60,7 |
43,2 44,5 40,1 46,7 48,7 51,0 |
44,7 43,4 41,5 43,8 44,9 51,7 |
54,6 51,5 55,9 59,8 60,0 69,0 |
187,2 194,7 189,4 204,4 211,6 232,4 |
Цепные
отношения вычисляются как
Затем средняя за первый квартал приравнивается к единице (или 100), а средние за остальные кварталы определяются по методу цепных произведений. Таким образом, если средний уровень первого квартала будет 100, то во втором квартале он будет равен 84,75, в третьем – 83,60, в четвертом – 108,56.
Таблица 3. Анализ методом относительных чисел сезонности продажи мяса
Годы |
Поквартальные процентные отношения уровней ряда |
Средние из квартальных отношений за год | |||
1 кв. |
II кв. |
III кв. |
IV кв. | ||
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1 2 3 4 5 6 |
– 101,28 100,78 97,14 96,82 101,17 |
96,64 80,47 77,26 86,00 84,11 84,02 |
103,47 97,53 103,49 93,79 92,20 101,37 |
122,15 118,66 134,70 136,53 133,63 133,46 |
107,42 99,49 104,10 103,37 101,69 105,01 |
Среднеквартальные отношения из цепных отношений за шесть лет Преобразованная средняя Преобразованная и исправленная средняя Сезонная волна в среднем за шесть лет |
99,44
100,00 98,01 109,8 |
84,75
84,75 80,78 90,5 |
98,64
83,60 77,64 86,9 |
129,86
108,56 100,61 112,8 |
–
– 89,26 100,00 |
При отсутствии
общей тенденции подъема или
снижения произведение преобразованной
средней за IV квартал на среднюю
из цепных отношений первого квартала
дает первоначальный уровень преобразования
средней, т.е. 100,00; оно будет более
100, если наблюдается общая тенденция
увеличения и, напротив, менее 100, если
наблюдается общая тенденция
уменьшения. Расхождение между