Обеспечение сопоставимости рядов динамики

Статистика
Классификация статистических показателей Критический момент – момент времени, по состоянию на который регистрируются данные. Устанавливается при исследовании динамично изменяющегося объекта Виды статистических группировок Частотные характеристики рядов распределения Средняя арифметическая величина и ее расчет прямым способом Степенные средние Измерители вариации Упрощенный способ расчета дисперсии и средне квадратического отклонения Моменты распределения Ошибка выборки Малая выборка Распространение результатов выборочного распределения на генеральную совокупность Способ моментных наблюдений Классификация методов исследования взаимосвязей Парная регрессия Множественная корреляция и регрессия Обеспечение сопоставимости рядов динамики Изучение основной тенденции развития, социально-экономического развития во времени Корреляция в рядах динамики Сводные индексы Средние индексы
128810
знаков
46
таблиц
0
изображений

2.   Обеспечение сопоставимости рядов динамики.

В процессе изменения явлений во времени на ряду с количественными изменениями происходят процессы, изменяющие качественное содержание объекта исследования. Основными причинами качественных изменений являются:

1)   Инфляция, колебание курса валют;

2)   Изменение государственных и административных границ;

3)   Переход на иные методологии расчета сравниваемых показателей;

4)   Использование других единиц измерения;

5)   Изменение критического момента или периода регистрации;

6)   Изменение перечня объектов, входящих в состав совокупности;

7)   Изменение потребительной стоимости единиц совокупности.

Непосредственное сравнение уровней динамических рядов не приведенных к сопоставимому виду дает ошибочные результаты и приводят к неправильным управленческим решениям.

Существуют различные способы сопоставимости данных. Влияние инфляции и курсов валют устраняются путем деления фактических данных на соответствующий базисный индекс (относительный показатель динамики) инфляции или курсов валют. Таким образом, ряд динамики пересчитывается в сопоставимые (базисные) цены и курсы валют.

Уровни рядов динамики в различных единицах измерения пересчитываются в сопоставимые единицы. Наибольшую сложность представляет собой приведение к сопоставимому виду показателей, рассчитанных по разным методикам. Сложность не только в дополнительной трудоемкости пересчета уровней прошлых периодов по новой методике, но и в отсутствии для этого необходимой информации.

При изменении административно-территориальных границ и в силу других причин, отражающихся на составе сравниваемых совокупностей прибегают к смыканию динамических рядов, когда в период изменения приводятся одновременно два показателя: в старых границах и в новых, и рассчитывается коэффициент соотношения между ними, который применяется затем для пересчета показателей в старых границах к новым.

Пример: динамика численности населения города на 01.01.

1994 1995 1996 1997 1998 1999
Без пригородов 95400 97888 103520
После присоединения пригородов 12470 130456 132370 134500
Сопоставимая численность 111942 114861 121470 130456 132370 134500

Расчет коэффициента

В случае изменения потребительских свойств объекта исследования производится пересчет уровней динамического ряда в условно-натуральный показатель.

Если состав совокупностей изменяется в результате целенаправленной деятельности по достижению более высоких показателей, ряды динамики могут не пересчитываться.

3.   Определение среднего уровня временного ряда.

Обобщающей характеристикой динамики развития явления во времени служит средняя хронологическая (средний уровень товарных запасов, средний уровень оплаты труда). Важны не только средние абсолютные показатели, но и относительные средние величины. Такие как средние темпы роста, прирост.

Способы начисления средних зависит от вида динамического ряда.

Средняя хронологическая интервального ряда определяется по формуле:

, где  - уровни ряда,  - число уровней.

Средняя хронологическая моментного ряда с равноотстоящими моментами может определяться в два этапа:

-   Вначале определяется средняя для каждого промежутка времени как полусумма двух соседних уровней ряда;

-   Средняя из полученных на первом этапе результата.

Все это может быть выражено одной формулой:

Для динамических рядов с неравноотстоящими моментами средняя может определяться по одной из двух формул:

, где  - средняя для каждого из периодов времени (определяется по простой средней арифметической из соседних уровней ряда),  - продолжительность соответствующего периода времени.

Если уровни ряда динамики изменяются неравномерно, то для расчета средних хронологических целесообразно использовать формулу:

, где  - уровень ряда динамики в конкретный момент времени,  - продолжительность периода времени в течении которого данный уровень не изменяется.

4.   Система статистических показателей динамики.

Для оценки направления и интенсивности развития социально-экономических явлений применяется система абсолютных, относительных и средних показателей динамики. Статистические показатели динамики принято делить на базисные и цепные.

Показатели:

1) Абсолютный прирост – разница между уровнями ряда:

 - уровень, принятый за базу сравнения;

 - текущий уровень;

 - предшествующий уровень.

 

Сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту за соответствующий период времени .

2) Темп роста (относительная величина динамики). Он показывает во сколько раз текущий уровень больше или меньше сравниваемого. Базисные темпы роста определяются по формуле:

Произведение цепных темпов роста (выражены коэффициентами) равно базисному темпу роста за весь анализируемый период.

3) Темп прироста - показывает, на сколько процентов увеличился или уменьшился текущий уровень по сравнению с принятым за базу сравнения уровнем.

Если уровни ряда динамики последовательно возрастают во времени, то важное значение имеет не только процент изменения показателей, но и абсолютное значение одного процента прироста .

Если экономика также постоянно растет, то для сравнительной оценки интенсивности роста применяется темп наращивания. Когда абсолютные цепные приросты сравниваются с базисными уровнями.

4) Средний абсолютный прирост представляет собой отношение суммы цепных приростов за анализируемый период на их число.

, где m – число цепных приростов за анализируемый период.

Средняя абсолютного прироста, а так же средние темпы роста применяются в статистическом прогнозировании явлений со стабильной динамикой развития.

5) Средний темп роста:


Информация о работе «Статистика»
Раздел: Статистика
Количество знаков с пробелами: 128810
Количество таблиц: 46
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
59066
6
49

... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...

Скачать
15032
1
0

... распределения генеральной совокупности F(x) и – эмпирической функция распределения Fn(x) , построенной по выборке х1,…,хn, называется функция. Теорема. Если F(x) непрерывна, то распределения статистики Колмогорова Dn не зависит от F(x). Условные математические ожидания и условные распределения. Св-ва условных мат. ожиданий. Аналоги формул полной вероятности и формулы Байеса для мат. ожиданий ГММЕ ...

Скачать
61563
0
5

... дает возможность статистического моделирования, происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта. Наибольшее число моделей, применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические. Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют ...

Скачать
46528
0
0

... на задний план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсудим их. 5. ...

0 комментариев


Наверх