Вид таблицы в которой оформляется ряд динамики

3.2. Ряды динамики

=== Скачать файл ===

Мы предполагаем, что вам понравилась эта презентация. Чтобы скачать ее, порекомендуйте, пожалуйста, эту презентацию своим друзьям в любой соц. Кнопочки находятся чуть ниже. Презентация была опубликована 5 лет назад пользователем rudubai Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений показателей во времени, то есть их динамики. Эта задача решается с помощью анализа рядов динамики временных рядов, time series. Оформляется ряд динамики в виде таблицы. Длина приведенного выше ряда равна N. Наиболее распространенным видом графического изображения является линейная диаграмма, которая строится в прямоугольной системе координат. По оси абсцисс откладывается время, а по оси ординат — уровни ряда. Другие способы графического изображения рядов динамики: В зависимости от вида показателя - уровня динамического ряда, выделяют ряды из абсолютных, средних или относительных величин. По времени, отраженному в динамических рядах, динамические ряды разделяются на моментные и интервальные периодические. Моментным называется ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления наличие явления на определенные даты моменты времени. Примером моментного ряда могут служить данные о численности населения Российской Федерации на конец года. Численность постоянного населения РФ на конец года , млн. Поскольку в каждом последующем уровне содержится полностью или частично значение предыдущего уровня, суммировать уровни моментного ряда нельзя, так как это приводит к повторному счету. Уровни такого ряда динамики характеризуют результат, накопленный или вновь произведенный за определенный период времени. Примером такого ряда могут служить данные о реальном ВВП РФ в ценах г. Значения уровней интервального ряда из абсолютных показателей в отличие от уровней моментного ряда не содержатся в предыдущих или последующих уровнях, их можно суммировать, что позволяет получать ряды динамики укрупненных периодов. В зависимости от расстояния между уровнями во времени, ряды динамики подразделяются на ряды с равноотстоящими уровнями и неравноотстоящими уровнями. Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные одинаковые промежутки моментов называются равноотстоящими например, данные о реальном ВВП РФ. Если же в рядах какие-то периоды пропущены или приведены неравные промежутки между моментами, то ряды называются неравноотстоящими например, данные о численности населения. Выделяют стационарные и нестационарные ряды динамики. Если математическое ожидание и дисперсия уровня ряда основные характеристики случайного процесса — постоянны, не зависят от времени, то процесс считается стационарным в узком смысле слова, и ряды динамики тоже называются стационарными. Следовательно, стационарным будет тот ряд динамики, значения которого с течением времени колеблются вокруг фиксированного уровня, не возрастая и не убывая. Такой ряд имеет тренд то есть имеет тенденцию к возрастанию или убыванию. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, но их можно преобразовать в стационарные путем исключения тренда основной тенденции. В зависимости от того содержит ряд хронологическую последовательность одного или нескольких показателей - уровней, различают - изолированные ряды содержащие только один показатель - уровень - и комплексные ряды содержащие несколько взаимосвязанных показателей. Примером может служить комплексный ряд, приведенный в таблице 1 показатели строительства квартир. Важнейшим условием правильного построения ряда динамики является сопоставимость всех входящих в него уровней. За выполнением данного требования следят в процессе сбора или обработки данных. Если этого сделать не удалось, прибегают к пересчету данных. Для приведения уровней к сопоставимому виду прибегают к приему - смыканию рядов динамики. Для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов — переходного - имелись данные, исчисленные по разной методологии или в разных территориальных границах. Согласно первому способу нужно найти соотношение между уровнями одного периода момента , рассчитанными по новой и старой методикам. Затем умножить на полученный коэффициент уровни, рассчитанные по старой методике. Имеются данные о динамике объема производства. В соответствии с первым способом пересчета найдем переводной коэффициент. Для этого разделим уровень г. Это и будет переводной коэффициент. Умножая на полученный коэффициент данные за гг. Смотри предпоследнюю строку таблицы. В результате получаем сомкнутый ряд динамики, который показан в последней строке таблицы. Длина такого ряда меньше обычно на единицу длины исходного ряда динамики. При расчете индивидуального показателя динамики сопоставляются 2 уровня исходного ряда: Базисный показатель характеризует окончательный результат всех изменений в уровнях ряда от периода момента , к которому относится базисный уровень, до текущего периода момента. Цепной показатель характеризует изменение уровня от периода к периоду или от даты к дате. Область допустимых значений абсолютного прироста, темпа прироста, абсолютного ускорения от минус бесконечности до плюс бесконечности. Абсолютные показатели динамики абсолютный прирост, абсолютное ускорение, абсолютное значение одного процента прироста — именованные величины; имеют те же единицы измерения, что и уровень ряда. Относительные показатели динамики выражены в процентах или в долях единицы. Если уровень ряда принимает разнознаковые значения, например, y - результат деятельности предприятия прибыль или убыток , то рассчитывать относительные показатели динамики Кр, Тр, Тпр, Р нельзя, так как получаются величины, неподдающиеся интерпретации. СРЕДНИЙ УРОВЕНЬ РЯДА Метод расчета среднего уровня ряда динамики зависит от вида временного ряда. Для интервального ряда средний уровень рассчитывается по формуле среднего арифметического. В случае равноотстоящих интервалов - по формуле простого среднего арифметического: При неравноотстоящих интервалах - по формуле взвешенного арифметического с весами равными расстоянию между уровнями по времени. Для моментных рядов с равноотстоящими уровнями средний уровень моментного ряда будет равен простому среднему хронологическому: При расчете среднего уровня моментный ряд преобразуется в условно интервальный. Интервалы образуют соседние моменты. Уровни такого ряда определяются как средние из уровней на начало и конец интервала. Средний уровень ряда за весь рассматриваемый промежуток времени t 1 - t N определяется как простое среднее арифметическое из средних, исчисленных за отдельные периоды между датами всего их будет N На основании следующих данных о численности безработных региона -Y, тыс. На ,5 На ,8 На ,9 На ,2 На ,7 Определите среднегодовую численность безработных. Так как ряд моментный с неравноотстоящими уровнями, то воспользуемся формулой средней хронологической взвешенной с весами равными продолжительности периодов между датами: Если же за исследуемый период можно выделить этапы, в течение которых условия развития существенно менялись, то пользоваться общей средней не всегда целесообразно, а предпочтение нужно отдать средним, рассчитанным для отдельных этапов. Средний абсолютный прирост рассчитывается как простая средняя арифметическая из показателей абсолютных цепных приростов: Средний абсолютный прирост показывает, насколько в среднем изменяется уровень ряда за единичный промежуток времени. Средний коэффициент роста показывает, во сколько раз в среднем изменяется уровень ряда за единичный промежуток времени. Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах: Уровни ряда динамики формируются под совокупным влиянием множества факторов, различных по характеру и силе воздействия: Влияние факторов осциллятивного характера вызывает циклические конъюнктурные и сезонные колебания. Под колебаниями понимают отклонения от тренда. Сезонные колебания — периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период равный году. Конъюнктурные колебания связаны с большими экономическими циклами, период таких колебаний — несколько лет. При этом предполагается, что через время можно выразить влияние всех основных факторов на уровень ряда. Методы выявления основной тенденции Т: Данный метод основан на визуальном анализе графика, характеризующего ряд динамики. Наиболее распространенным видом графического изображения является линейная диаграмма. Анализ линейной диаграммы позволяет делать вывод о присутствии отсутствии тренда в уровнях ряда динамики. Тренд на рисунках изображен пунктирной линией. Суть данного метода состоит в следующем: Таким образом, интервал сглаживания как бы скользит по ряду динамики, каждый раз сдвигаясь на один уровень. Полученная средняя относится к середине интервала сглаживания. В этом случае прибегают к центрированию. Центрирование заключается в нахождении средней из двух соседних скользящих средних для отнесения полученной средней к определенной дате. Оно предполагает представление уровней ряда динамики в виде функции времени уравнения тренда — f t. Задача та же, что и в регрессионном анализе: Уравнение тренда может быть линейной функцией, гиперболой, параболой, показательной функцией, логистической кривой и т. На практике для этих целей прибегают: Критерием качества может служить сумма квадратов отклонений фактических значений, рассчитанных по уравнению тренда. Чем сумма меньше, тем уравнение более качественное. Расчет параметров при аналитическом выравнивании чаще всего производится с помощью метода наименьших квадратов МНК. Согласно данному методу наилучшим считается такое приближение выровненных данных - f t к фактическим - y, при котором сумма квадратов их отклонений является минимальной: Значения переменной времени t у i, расположенные левее этого уровня, обозначаются натуральными числами со знаком минус -1 —2 — При этом t у i будет равна 0. Отсюда параметры уравнения рассчитываются по формулам: Данный подход можно использовать, если уровни ряда - равноотстоящие. Однако прежде чем использовать МНК, нелинейную функцию преобразуют к линейному виду путем логарифмирования и замены переменных. Если взять логарифмы неважно по какому основанию правой и левой частей уравнения: Теперь произведем замену переменных и параметров: Для оценки его параметров A и B можно использовать стандартные процедуры МНК. Параметры же исходного уравнения a и b определяются потенцированием параметров A и B. Для упрощения расчета параметров уравнения введем условную переменную времени t у. Год -t i YiYi tуitуi YiYi tуitуi , , , , , , , , , Окончательно уравнение примет вид: Эти методы предполагают, что данные приведены не менее чем за три года. Учитывают сезонность прибавлением i-ого абсолютного отклонения к выровненному уровню, относящемуся к i-ой единице времени внутри года: Для рядов, в которых практически отсутствует повышающийся или понижающийся тренд, i-ый индекс сезонности может быть рассчитан как отношение среднего уровня, соответствующего i-ому сезону, к общему среднему уровню ряда динамики: Учитывается сезонность умножением i-ого индекса сезонности на выровненный уровень, относящийся к i-ому сезону. Имеются поквартальные данные об объеме продаж Y ji за период с по гг первые 3 столбца таблицы. Требуется построить аддитивную модель временного ряда: J - год1 2 3 I - сез он Y ji Сперва рассчитаем значения сезонных компонентов. Для этого выровняем ряд методом скользящей средней j1 2 3 I Y Yc Yc - , 3 , 3 , 7 , 0 , 7 , 7 , 3 , 0 , 7 , Для этого устраним влияние сезонных колебаний, вычтя из исходных уровней соответствующие значения сезонных компонентов Y s: Уравнение тренда в общем виде будет следующим: Воспользуемся методом наименьших квадратов для оценки параметров a и b. Ys Ys ty ty Ysty Ysty t y 2 , , , , , , , , , ,29 ,,31 , ,,29 ,, ,, ,, , , Итого: Если в ряду динамики пропущены данные то есть имеем неравноотстоящие уровни , то недостающие данные могут быть вычислены как среднее между предшествующим и последующим уровнями. Методика такого статистического прогноза основана на экстраполяции тренда и колеблемости при предположении, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода. Экстраполяция — распространение тенденций, установленных в прошлом на будущее. Прежде всего, вычисляется точечный прогноз для времени прогнозирования t р. Если имеют место сезонные колебания, то корректируется на сезонную составляющую. Прогноз должен иметь вероятностную форму, как всякое суждение о будущем, то есть задаваться интервальным значением: Где h — число параметров в уравнении тренда,. Для этого определим значение Y по аддитивной модели: Их виды Смыкание рядов динамики Статистические показатели динамики социально— экономических. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Ряды динамики временные ряды применяются для изучения изменения явлений во времени. Ряд динамики представляет собой ряд числовых значений определенного. Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: Тема Ряды динамики Вопросы темы: Правила построения динамических рядов. Средние величины динамических рядов. Тема Динамика социально- экономических явлений. Ряд динамики — это временная последовательность значений конкретного статистического показателя. Относительные статистические величины Лекция 3. ЛЕКЦИЯ 10 РЯДЫ ДИНАМИКИ Ч. Еще похожие презентации в нашем архиве:. Мои презентации Профиль Сообщения Выход. Войти с помощью социльных сетей Забыли пароль? Данные, используемые в статистическом исследовании, могут быть 2-ух типов: Скачать бесплатно презентацию на тему 'РЯДЫ ДИНАМИКИ. Изучение рядов динамики Классификация Правила построения Показатели динамики. Лекция 10 Временные ряды в эконометрических исследованиях. Лекция 8 Временные ряды в эконометрических исследованиях. Временные ряды в эконометрических исследованиях.. Динамика Процесс развития общественного явления во времени. Еще похожие презентации в нашем архиве: Загружай и скачивай презентации бесплатно! Обратная связь Правообладателям Политика конфеденциальности Условия использования.

Глюкоза манноза галактоза фруктоза

Пачка творожной массы сколько грамм

Где продать картину в спб