Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекции по статистике [Фляжникова].DOC
Скачиваний:
112
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
1.75 Mб
Скачать

6. Интерполяция и экстраполяция рядов динамики.

Выравниванием рядов динамики пользуются для того, чтобы найти значение недостающего члена ряда. Такой способ называется интерполяцией.

Экстраполяциейрядов динамики называют прием, который заключается в том, что, продолжая найденные математические кривые можно предсказать дальнейшее развитие событий. Прогнозирование базируется на знании развития прогнозируемого явления, а также факторов, влияющих на это явление и того, каким образом эти факторы могут изменить развитие явления.

7. Приемы изучения сезонных колебаний.

Сезонное колебание– это более или менее устойчивые внутригодовые колебания в ряду динамики, обусловленные специфическими условиями производства или потребления данного товара.

Сезонные колебания характеризуются индексами сезонности (JS) совокупность которых образует сезонную волну.Индекссезонности- средняя величина, определенная из % отношений по одноименным месяцам фактических уровней ряда динамики к выровненным уровням.

Для выявления сезонных колебаний берут данные за несколько лет с распр6еделением по месяцам, это делается для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой бы не отражались индивидуальные факторы одного года. Определяя индексы сезонности, пользуются несколькими методами, выбор которых зависит от вида ряда:

1). Если ряд содержит определенную тенденцию в развитии, то прежде чем определить сезонную волну, определяют общую тенденцию, при этом рассчитывают % фактических данных к выровненным, а индекс сезонности по формуле:

2). Если же ряд не содержит ярко выраженную тенденцию, то такой ряд называют стабильным, а индекс сезонности рассчитывают по формуле:

Пример, вычисление индексов сезонности в стабильном ряду динамики.

Месяц

Закупка молока

Месячные данные в % к среднегодовой

1995

1996

1997

Всего за 3 года

В среднем за год

Январь

1530

1600

1760

4890

1630

62,8

Февраль

1920

2440

2560

6920

2306,6

88,8

Март

2740

3390

3220

9350

3116,6

120

Апрель

3280

3980

4030

11290

3763,3

144,9

Май

2750

3280

4000

10030

3343,3

128,7

Июнь

3280

3910

4580

11770

3923,3

151

Июль

2590

2840

3150

8580

2860

110,7

Август

2140

2260

2520

6920

2306,6

88,8

Сентябрь

2250

2520

2660

7430

2476,6

95,3

Октябрь

1980

2290

2200

6470

2156,6

83

Ноябрь

1490

1930

1680

5100

1700

65,4

Декабрь

1460

1790

1510

4760

1586,6

61

Рис. 10. Индекс сезонности

Пример, определить индекс сезонности реализации свежих фруктов в магазинах города (тонн).

Месяц

Фактические данные

Выровненные

Фактические в % к выровненным

Js

95

96

97

95

96

97

95

96

97

Январь

35

48

68

32,5

56,9

81

107,7

84,2

83,9

91,9

Февраль

30

42

55

34,9

58,9

83

85,9

71,3

66,3

74,5

Март

28

40

50

36,9

60,9

85

75,9

65,6

58,8

66,8

Апрель

25

36

42

38,91

62,9

87

64,3

57,2

48,3

56,6

Май

22

38

54

40,9

64,9

89,01

53,8

58,6

60,7

57,7

Июнь

38

46

65

42,9

66,9

91,02

88,6

68,8

71,4

76,3

Июль

52

70

90

44,9

68,97

93,02

115,8

101,6

96,8

104,7

Август

85

95

120

46,9

70,98

95,02

181,2

133,9

126,3

147,1

Сентябрь

92

115

145

48,9

72,98

97,03

188,1

157,8

149,4

165,1

Октябрь

80

102

130

50,9

74,98

99,03

157,2

131,2

131,2

141,6

Ноябрь

75

94

120

53,1

76,98

101,04

141,2

122,2

118,8

121,4

Декабрь

50

75

95

55,1

78,99

103,04

90,7

95,05

92,2

92,7

t

y

t2

yt

yt

t

y

t2

yt

yt

-17.5

35

306.25

-612.5

32.5

0.5

70

0.25

35

68.97

-16.5

30

272.25

-495

34.9

1.5

95

2.25

142.5

70.98

-15.5

28

240.25

-434

36.97

2.5

115

6.25

287.5

72.98

-14.5

25

210.25

-362.5

38.91

3.5

102

12.25

357

74.98

-13.5

22

182.25

-297

40.9

4.5

94

20.25

423

76.99

-12.5

38

156.25

-475

42.9

5.5

75

30.25

412.5

78.99

-11.5

52

132.25

-598

44.9

6.5

68

42.25

442

81

-10.5

85

11.25

-892.5

46.9

7.5

55

56.25

412.5

83

-9.5

92

90.25

-874

48.93

8.5

50

72.25

425

85

-8.5

80

72.25

-680

50.9

9.5

42

90.25

399

87

-7.5

75

56.25

-562.5

53.1

10.5

54

110.25

567

89.01

-6.5

50

42.25

-325

55.1

11.5

65

132.25

847.5

91.02

-5.5

48

30.25

-264

56.9

12.5

90

156.25

1125

93.02

-4.5

42

20.25

-189

58.9

13.5

120

182.25

1620

95.02

-3.5

40

12.25

-140

60.9

14.5

145

210.25

2102.5

97.03

-2.5

36

6.25

-90

62.9

15.5

130

240.25

2015

99.03

-1.5

38

2.25

-57

64.9

16.5

120

272.25

1980

101.04

-0.5

46

0.25

-23

66.9

17.5

95

306.25

1662.5

103.04

Для упрощения расчетов обозначим t,таким образом, чтобы суммаt была равна 0 и: