Методы изучения сезонности (стр. 5 из 5)

Решение 2:

Данный ряд характеризует увеличение производства овощей. Так как данные характеризуют наблюдения по годам, т.е. за конкретный период времени, то данный ряд является интервальным.

Средний уровень ряда характеризует обобщенную величину абсолютных уровней (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.131 ).

Для интервальных рядов с равными интервалами средний уровень определяется как простая средняя арифметическая:

(116+164+188+256+273):5=997:5=199,4

Обобщающий показатель скорости изменения уровней во времени - средний абсолютный прирост, представляющий собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.134 ). Определим эту величину через базисный прирост.

Таблица 3

Динамика производства овощей в крестьянских хозяйствах РФ за 1996-2000 гг.
год	овощи тыс.т.	абсолютный прирост, тыс.т.
		базисный	цепной
1996	116
1997	164	164-116=48	164-116=48
1998	188	188-116=72	188-164=24
1999	256	256-116=140	256-188=68
2000	273	273-116=157	273-256=17
997	157

157:(5-1)=39,25

Вычислим среднегодовой темп роста и прироста.

Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах. Найдем средний коэффициент роста:

, т.е. 123,9%

%

Средний темп прироста составляет 123,9%, т.е. с 1996 по 2000 гг. производства овощей в крестьянских хозяйствах РФ увеличивалось в среднем на 23,9% в год.

4.Аналитическая часть

Аналитический раздел данной работы, будет выполнен в прикладной программе Microsoft Excel.

Исходные данные для анализа:

Таблица 1

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.)
2000	2001	2002	2003	2004
I квартал	82,6	83,5	80,5	82,2	88,1
II квартал	100,9	100,6	101,2	103,0	109,9
III квартал	115,8	112,7	113,5	117,6
IV квартал	91,7	89,5	90,6	94,0

Необходимо провести анализ сезонности имеющихся данных в программой среде Microsoft Excel.

Анализ:

Исходные данные в табличном процессоре (рис 1):

рис. 1

При анализе исходных данных мною были проведены промежуточные расчеты (рис 2):

рис. 2

Для получения промежуточных расчетов, в ячейки таблицы были введены формулы (рис.3)

рис. 3

Далее для получения данных по анализу, мною сначала были сформулированные интересующие меня вопросы и получены на них ответы в числовом выражении (рис 4):

рис. 4

Вывод:

Данная программа позволяет производить расчеты с новыми данными, для этого необходимо только ввести их на странице «Данные» в исходную таблицу. После чего автоматически будут произведены расчеты машиной. Это происходит за счет того, что все данные связаны друг с другом при помощи формул. На странице «Расчеты» можно посмотреть результаты промежуточных расчетов. На странице с названием «Ответы» можно просмотреть полученные ответы.

5. Заключение

В заключении подведем итоги. Сезонные колебания – периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку. Существуют различные методы изучения сезонности. Как с предварительным определением и исключением общей тенденции, так и без предварительного выравнивания. Наиболее простой способ определения сезонной волны без предварительного выравнивания – метод простой средней. Точность данных зависит от выбранного метода изучения сезонности. При анализе данных находим индексы сезонности и получаем сезонную волну. Индекс сезонности – процентное отношение фактических внутригрупповых уровней к расчетным уровням, выступающим в качестве базы сравнения. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.152 ). При использовании методов изучения сезонности появляется возможность проследить взаимоотношение сезонных колебаний и изучаемых показателей в зависимости от времени года.

6. Приложение

Таблица 1

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.)
2002	2003	2004
январь	27,2	27,7	29,4
февраль	25,2	25,9	28,1
март	28,1	28,7	30,7
I квартал	80,5	82,2	88,1
апрель	28,9	29,6	31,8
май	33,0	33,6	35,9
июнь	39,3	39,8	42,2
II квартал	101,2	103	109,9
июль	43,5	44,5	46,6
август	37,8	39,6	40,6
сентябрь	32,2	33,5
III квартал	113,5	117,6
октябрь	30,8	32,0
ноябрь	29,9	30,9
декабрь	29,9	31,1
IV квартал	90,6	94,0

Таблица 2

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования в % к соответствующему периоду предидущего года
2001	2002
январь	100,7	96,8
февраль	99,2	95,5
март	103,3	96,9
I квартал	101,1	96,5
апрель	100,5	100,1
май	98,9	102,4
июнь	99,9	99,4
II квартал	99,7	100,6
июль	96,4	101,5
август	97,6	100,4
сентябрь	97,9	100,3
III квартал	97,2	100,8
октябрь	98,0	100,6
ноябрь	98,3	100,6
декабрь	96,6	101,4
IV квартал	97,6	101,2

Таблица 3

Динамика пассажирооборота транспорта общего пользования (млрд. пасс.-км.)
2000	2001
январь	27,9	28,1
февраль	26,6	26,4
март	28,1	29
I квартал	82,6	83,5
апрель	28,8	28,9
май	32,6	32,2
июнь	39,5	39,5
II квартал	100,9	100,6
июль	44,5	42,9
август	38,5	37,6
сентябрь	32,8	32,1
III квартал	115,8	112,7
октябрь	31,2	30,6
ноябрь	29,9	29,4
декабрь	30,5	29,5
IV квартал	91,7	89,5

Данные приведенные в таблице 1 взяты из журнала: «Социально-экономическое положение России». За 2002-2003гг.: № 12, 2003г. Государственный Комитет Российской Федерации по Статистике, стр. 82-83. За 2004г.: №8, 2004г. Федеральная служба государственной статистики, стр. 75.

Данные приведенные в таблице 2 взяты из журнала: «Социально-экономическое положение России» № 12, 2002г. Государственный Комитет Российской Федерации по Статистике, стр. 83.

Данные приведенные в таблице 3 получены путем вычисления из таблиц 1 и 2.

7. Список используемой литературы:

1. Гусаров В. М. Статистика: учебное пособие для ВУЗов - М: ЮНИТИ-
ДАНА, 2002.

2. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении
коммерческой деятельности: Учебник /А.И. Харламов, О.З. Башина, В.Т.
Бабурин и др.; Под ред. А.А. Спирина, О.З. Башиной. - М.: Финансы и
статистика, 1994г.

3. Практикум по статистике. Учебное пособие для ВУЗов / под редакцией
В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ - М: ЗАО «Финстатинформ», 1999.

4. Ресурсы Интернета

5. Годин A.M. Статистика: учебник - Издательско - торговая корпорация
«Дашков и Ко», 2004.