Понятие о внутригодовой динамике социально-экономических явлений
Содержание
Введение
В процессе математического моделирования экономических явлений и объектов часто возникает необходимость оценки существующих колебательных процессов. Под сезонными колебаниями понимают более или менее устойчивую закономерность внутригодовой динамики социально-экономических явлений. Их причинами являются особенности товарного предложения, покупательского спроса, изменения затрат в зависимости от изменения климатических условий в разные временные промежутки рассматриваемого периода и т.д. Практическое значение изучения сезонных колебаний состоит в том, что получаемые при анализе рядов внутригодовой динамики количественные характеристики отображают специфику развития изучаемых явлений по месяцам (кварталам) годового цикла.
В условиях сменяемости сезонов деятельность экономических объектов сопровождается изменениями интенсивности динамики социально-экономических процессов. Это может проявляться в виде чередований подъемов и спадов различных показателей деятельности организации, а также приостановкой производственных процессов в определенные периоды (строительство автодорог).
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 объекта.
Рассмотрим часть приемов, позволяющих оценить величину сезонных колебаний. Для этого обычно используются индексы сезонности.
В литературе чаще всего рассматриваются следующие методы нахождения данных индексов:
- метод постоянной средней;
- метод переменной средней;
- метод нахождения взвешенных индексов сезонности;
- метод скользящей средней.
Рассмотрим каждый из этих методов.
1. Наиболее простым методом
2. Метод переменной средней
3. При изучении сезонных
4. Метод скользящей средней
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. Понятие о внутригодовой динамике социально-экономических явлений
При сравнении квартальных и месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодические колебания, возникающие под влиянием смены времен года. Они являются результатом влияния природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также многочисленных и разнообразных факторов, которые часто являются регулируемыми.
В широком понимании к сезонным относят все явления, которые обнаруживают в своем развитии отчетливо выраженную закономерность внутригодовых изменений, то есть более или менее устойчиво повторяющиеся из года в год колебания уровней1.
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.
Большое практическое значение статистического изучения сезонных колебаний состоит в том, что получаемые при анализе рядов внутригодовой динамики количественные характеристики отображают специфику развития изучаемых явлений по месяцам и кварталам годового цикла. Это необходимо для познания закономерностей развития социально-экономических явлений во внутригодовой динамике, прогнозирования и разработки оперативных мер по квалифицированному управлению их развитием во времени.
Повседневная жизнедеятельность людей в условиях периодической сменяемости сезонов сопровождается специфическими изменениями интенсивности динамики социально-экономических процессов. В большинстве отраслей народного хозяйства это проявляется в виде внутригодовых чередований подъемов и спадов выпуска продукции, неодинаковом потреблении сырья и энергии, колебаний уровней производительности труда, себестоимости, прибыли и других показателей.
Для некоторых сфер человеческой деятельности внутригодовая динамика характеризуется приостановкой процессов в межсезонные периоды (сахароварение, рыболовство, лесоразработка, охота, бортничество, навигация, туризм и т. д.). Ярко выраженный сезонный характер имеет сельскохозяйственное производство, особенно растениеводство в условиях открытого грунта. Это вызывает неравномерность использования трудовых ресурсов, напряженность в работе транспорта, хранилищ, баз. С этим связаны неравномерность работы предприятий по переработке сельскохозяйственного сырья и поставка изготовленной продукции в торговлю.
При статистическом изучении в рядах внутригодовой динамики сезонных колебаний решаются следующие две взаимосвязанные задачи: выявление специфики развития изучаемого явления во внутригодовой динамике; измерение сезонных колебаний изучаемого явления с построением модели сезонной волны.
На специфику изменения уровней рядов внутригодовой динамики могут оказывать влияние как факторы, образующие их составные компоненты (тренд, периодические колебания, случайные отклонения), так и внешние причины, обусловленные характером сбора и обработки исходной информации.
Статистические ряды внутригодовой динамики обычно составляются по материалам текущей отчетности. Одним из непременных условий статистического изучения сезонных колебаний является то, что ряды динамики должны быть приведены к сопоставимому виду. При этом надо иметь в виду, что разновеликие по продолжительности месяцы и кварталы годовых периодов являются одной из причин, влияющих на изменения уровней рядов внутригодовой динамики. Для устранения этой причины объемные величины пересчитываются в средние величины, характеризующие интенсивность развития изучаемого явления в единицу времени. Это имеет важное значение для повышения точности показателей сезонных колебаний.
2. Статистические методы выявления сезонных колебаний
В статистике существует ряд методов изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой заключается в построении специальных показателей, которые называются индексами сезонности iS. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну.
В общем виде они определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда динамики к теоретическим (расчетным) уровням , выступающим в качестве базы сравнения2:
Именно в результате того, что в этой формуле измерение сезонных колебаний производится на базе соответствующих теоретических уровней тренда , в исчисляемых при этом индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития элиминируется (устраняется).
Для того чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года, индексы сезонности вычисляют по данным за несколько лет (не менее трех), распределенным по месяцам.
Поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности 3:
Вычисленные на основе этой формулы средние индексы сезонности (с применением в качестве базы сравнения соответствующих уровней тренда) свободны от влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.
В зависимости от характера тренда формула (2.2) принимает следующие формы4:
1) для рядов внутригодовой
Выступающие при этом в качестве переменной базы сравнения теоретические уровни представляют своего рода "среднюю ось кривой", так как их расчет основан на положениях метода наименьших квадратов. Поэтому измерение сезонных колебаний на базе переменных уровней тренда называется способом переменной средней;
2) для рядов внутригодовой
В формуле (2.4) базой сравнения является общий для анализируемого ряда динамики средний уровень . Поскольку для всех эмпирических уровней анализируемого ряда динамики этот общий средний уровень является постоянной величиной, то применение формулы (2.4) называется способом постоянной средней.
Для наглядного представления сезонной волны исчисленные индексы сезонности изображают в виде графика (линейной диаграммы).
Для определения в формуле (2.1) теоретических уровней тренда важно правильно подобрать математическую функцию, по которой будет производиться аналитическое выравнивание в анализируемом ряду динамики. Это наиболее сложный и ответственный этап изучения сезонных колебаний. От обоснованности подбора той или иной математической функции во многом зависит практическая значимость получаемых в анализе индексов сезонности.
При использовании способа аналитического выравнивания ход вычислений индексов сезонности следующий:
- по соответствующему полиному вычисляются для каждого месяца (квартала) выравненные уровни на момент времени t;
- определяются отношения
- находятся средний арифметические из процентных соотношений, рассчитанных по одноименным периодам в процентах.
Расчет заканчивается проверкой правильности вычислений индексов. Так как средний индекс сезонности для всех месяцев (кварталов) должен быть 100%, то сумма полученных индексов по месячным данным равна 1200, а сумма по четырем кварталам – 400.
Классификация наиболее распространенных методов измерения сезонных волн представлена в таблице 2.15.
Таблица 2.1
Классификация методов измерения сезонных волн
Методы измерения сезонных волн, основанные на применении |
Наименование методов вычисления сезонных волн |
I. Средней арифметической |
1. Метод абсолютных разностей 2. Метод отношений средних 3. Метод отношений помесячных уровней к средней данного года |
II. Относительных величин |
1. Метод относительных величин 2. Метод относительных величин на основе медианы 3. Метод У. Персона (цепной метод) |
III. Механического выравнивания |
1. Метод скользящих средних 2. Метод скользящих сумм и скользящих средних |
IV. Аналитического выравнивания |
1. Выравнивание по прямой 2. Выравнивание по параболе и экспоненте 3. Выравнивание по ряду Фурье |
3. Изучение сезонных колебаний на примере деятельности торгового предприятия
Применение формул для изучения сезонных колебаний проиллюстрируем на примере одного из торговых предприятий.
Имеются данные о продаже молочных продуктов в одном из магазинов г. Тюмени по кварталам 2007 – 2010 гг.
Таблица 3.1
Среднедневная реализация, т
Квартал |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
I II III IV |
49,9 75,8 73,9 48,5 |
48,1 92,3 93,4 55,1 |
50,9 106,5 108,8 68,8 |
60,7 120,6 126,7 70,5 |
Годовая |
62,0 |
72,2 |
83,8 |
94,6 |
Темпы роста, в % к 2000 г. в % по годам Абсолютный прирост по годам, m Темп наращивания, % |
100,0 - - - |
116,5 116,5 10,2 16,5 |
135,2 116,1 11,6 18,7 |
152,6 112,9 10,8 17,4 |
Необходимо вычислить индексы сезонных колебаний реализации данных продуктов.
Из таблицы 3.1 видно, что в 20010 г. рост продажи молочных продуктов по сравнению с 2007 г. достиг 152,6%, или в среднем за год интенсивность роста составила 115,1% . Это позволяет считать, что в анализируемом году динамики имеется значительная тенденция роста.
Графическое изображение исходной информации подтверждает эти выводы (рис. 3.1).
Выводы о значительном росте реализации данной продукции в 2007 – 2010гг. предопределяет выбор формулы (2.1) для расчета индексов сезонности способом переменной средней.
По содержащимся в таблице 3.1 показателям анализируемого ряда динамики можно выдвинуть рабочую гипотезу о возможных типах математических функций для получения теоретических уровней тренда.
С известной степенью приближения это может быть прямолинейная функция:
В основе такого предположения лежит характер изменения абсолютных приростов. При общем среднем абсолютном приросте 10,9m отклонения по отдельным годам не столь значительны: -0,7m в 2008 г. и +0,7m в 2009 г.
Но при наибольшем абсолютном приросте в 2009 г. (+11,6m) в 2010 г. было снижение этого показателя до 10,8m. Эта максимальная интенсивность роста продажи данного продукта в 2009 г. и последующее снижение в 2010 г. отображает показатель темпа наращивания, %: 16,5 < 18,7 > 17,4.
Цепные темпы роста показывают затухание интенсивности реализации данной продукции из года в год: 116,5 > 116,1 > 112,9.
Все эти показания анализируемого ряда динамики позволяют сделать предположения о возможном применении в аналитическом выравнивании параболы второго порядка:
Таким образом, на основе статистических показателей изменений уровней анализируемого ряда динамики сделано предположение о возможном применении в аналитическом выравнивании исходных данных двух математических функций (3.1) и (3.2).
Для решения вопроса о том, какая их них является адекватной, может применяться критерий минимальности стандартной ошибки аппроксимации:
Для этого, прежде всего, должны быть решены выбранные математические функции.
Для определения параметров уравнений (3.1) и (3.2) составляется матрица расчетных показателей (таблица 3.2).
Таблица 3.2
При St=0
Год, квартал |
|||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 | |
2007
2008
2009
2010 |
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV |
-15 -13 -11 -9 -7 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 11 13 15 |
225 169 121 81 49 25 9 1 1 9 25 49 81 121 169 225 |
50625 28561 14641 6561 2401 625 81 1 1 81 625 2401 6561 14641 28561 50625 |
49,9 75,8 73,9 48,5 48,1 92,3 93,4 55,1 50,9 106,5 108,8 68,8 60,7 120,6 126,7 70,5 |
-748,5 -985,4 -812,9 -436,5 -336,7 -461,5 -280,2 -55,1 50,9 319,5 544,0 481,6 546,3 1326,6 1647,1 1057,5 |
11227,5 12810,2 8941,9 3928,5 2356,9 2307,5 840,6 55,1 50,9 958,5 2720,0 3371,2 4916,7 14592,6 21412,3 15862,5 |
S |
16 |
0 |
1360 |
206992 |
1250,5 |
1856,7 |
106352,9 |
Рассчитаем параметры линейной функции:
Уравнение линейной функции примет вид:
По модели (3.4) производится расчет теоретических уровней тренда для каждого периода анализируемого ряда динамики :
2007 г.
2010 г.
Полученные теоретические значения уровней тренда записаны в гр. 4 табл. 3.3.
Рассчитаем параметры для функции параболы второго порядка:
Уравнение параболы второго порядка примет вид:
По модели (3.5) рассчитываются теоретические уровни для каждого периода анализируемого ряда динамики :
2007 г.
2010 г.
Полученные теоретические уровни тренда записаны в гр. 5 табл. 3.3.
Для определения показаний стандартной ошибки аппроксимации составляется матрица расчетных показателей (табл. 3.3).
Таблица 3.3
Матрица расчетных показателей для определения стандартной ошибки аппроксимации
Год, квартал |
Теоретические уровни тренда по моделям |
Отклонения теоретических уровней | ||||||
прямоли-нейной функции |
параболы второго порядка |
прямолинейной функции |
параболы второго порядка | |||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
2007 |
||||||||
I II |
-15 -13 -11 -9 |
49,9 75,8 73,9 48,5 |
57,68 60,41 63,14 65,88 |
57,78 60,47 63,17 65,87 |
7,78 -15,39 -10,76 17,38 |
60,5 236,8 115,8 302,1 |
7,88 -15,33 -10,73 17,37 |
62,1 235,0 115,1 301,7 |
2008 |
||||||||
I II |
-7 -5 -3 -1 |
48,1 92,3 93,4 55,1 |
68,61 71,34 74,07 76,79 |
68,58 71,29 74,00 76,74 |
20,51 -20,96 -19,33 21,69 |
420,7 439,3 373,6 470,5 |
20,48 -21,00 -19,40 21,64 |
419,4 411,2 376,4 468,3 |
2009 |
||||||||
I II |
1 3 5 7 |
50,9 106,5 108,8 68,8 |
79,52 82,25 84,98 87,72 |
79,47 82,20 84,94 87,69 |
28,62 -24,25 -23,82 18,92 |
819,2 588,1 567,4 357,0 |
28,57 -24,30 -23,86 18,89 |
816,2 590,5 569,3 356,8 |
2010 |
||||||||
I II |
9 11 13 15 |
60,7 120,6 126,7 70,5 |
90,45 93,18 95,91 98,63 |
90,44 93,20 95,96 98,73 |
29,75 -27,42 -30,19 28,13 |
885,1 751,8 929,5 791,3 |
29,74 -27,40 -30,74 28,23 |
884,5 750,8 944,9 796,9 |
S |
0 |
1250,5 |
1250,56 |
1250,53 |
´ |
8109,7 |
´ |
8129,1 |
По итоговым данным гр. 7 и 9 табл. 3.3 определяется по формуле (3.3) ошибка аппроксимации :
1) для модели
2) для модели
Из сравнения вычисленных значений стандартной ошибки аппроксимации следует, что по критерию минимальности предпочтительнее будет трендовая модель (3.4), синтезированная на основе прямолинейной функции (3.1).
Поэтому определение индексов сезонности реализации данной продукции следует осуществлять на базе теоретических уровней тренда, вычисленных по модели (3.4): .
Теоретические уровни тренда анализируемого ряда динамики изображены на графике (см. рис. 3.1) в виде пунктирной прямой линии.
Для определения индексов сезонности используется следующая матрица расчетных показателей (таблица 3.4).
Таблица 3.4
Год, квартал |
Год, квартал |
|||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
2 |
3 |
4 | |
2007 |
2009 |
|||||||
I |
49,9 75,8 73,9 48,5 |
57,68 60,44 63,15 65,88 |
86,5 125,4 117,0 73,6 |
I |
50,9 106,5 108,8 68,8 |
79,52 82,25 84,98 87,72 |
64,0 129,5 128,0 78,4 | |
2008 |
2010 |
|||||||
I |
48,1 92,3 93,4 55,1 |
68,61 71,34 74,07 76,79 |
70,1 129,4 126,1 71,8 |
I |
60,7 120,6 126,7 70,5 |
90,45 93,18 95,91 98,63 |
67,1 129,4 132,1 71,5 |
В гр. 4 таблицы 3.4 определены индивидуальные индексы сезонности , характеризующие отношение эмпирических уровней к теоретическим для каждого периода анализируемого ряда внутригодовой динамики.
Для элиминирования действия факторов случайного порядка производится усреднение индивидуальных индексов сезонности. Для этого по формуле производится расчет средних индексов сезонности по одноименным кварталам анализируемого ряда внутригодовой динамики:
I кв.:
II кв.: (3.6)
III кв.:
IV кв.:
Вычисленные средние индексы сезонности (3.6) составляют модель сезонной волны реализации молочной продукции во внутригодовом цикле.
Наибольший объем продаж приходится на II и III кварталы с превышением среднегодового уровня соответственно на 28,4 и 25,8%. В I и IV кварталах происходит снижение среднегодового уровня соответственно на 28,1 и 26,2%.
Более наглядно полученная модель сезонной волны может быть представлена графически (рис. 3.2).
Покажем расчет индексов сезонности способом постоянной средней на примере данных о товарообороте торгового предприятия (табл. 3.5).
Таблица 3.5
Среднедневной товарооборот, тыс. руб.
Месяц |
2008 г. |
2009 г. |
2010 г. |
1 |
2 |
3 |
4 |
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь |
68,4 69,3 70,9 71,1 64,3 92,9 91,0 71,3 75,7 66,7 63,1 73,3 |
72,8 73,4 73,5 75,4 63,2 98,4 82,4 65,0 75,9 68,2 63,8 74,0 |
65,1 66,5 74,4 73,6 67,2 100,0 90,0 72,6 68,9 70,4 66,3 77,2 |
В среднем за год |
73,4 |
73,8 |
74,4 |

- Понятие о воле
- Понятие о воображении
- Понятие о воображении. Виды воображения, его значение,физиологические основы
- Понятие о восприятии
- Понятие о восприятии. Основные свойства восприятия
- Понятие о вредных привычках и факторах зависимости
- Понятие о временной нетрудоспособности
- Понятие о ветеринарно-санитарной экспертизе мяса
- Понятие о взрыве и взрывчатых веществах
- Понятие о взрыве и взрывчатых веществах
- Понятие о власти
- Понятие о внимнии
- Понятие о внутреннем, активном и астрономическом и биологическом времени
- Понятие о внутрибольничной инфекции