Анализ динамики объёмов реализации ОАО ЧЭМК

Выравнивание  ряда методом скользящей средней

Таблица 2.1 
 

Рис.2.1 
 
 

Рис.2.2 
 

Рис.2.3 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

4.Выявление наличия тренда в рассматриваемых рядах (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда) 

Тренд характеризует основную тенденцию развития ряда динамики. При анализе тренда остальные компоненты рассматриваются только как мешающие процедуре его определения. При наличии ряда наблюдаемых значений для различных моментов времени следует найти подходящую трендовую кривую, которая сгладила бы остальные колебания.

     Проверка на наличие тренда в ряду динамики может быть осуществлена при помощи метода средних

 
 
 

где n₁ и n₂ – число единиц в первой и второй группе соответственно

у – среднеквадратическое отклонение разности средних, рассчитывается по формуле: 

Если рассчитанное по формуле   значение t-статистики будет больше табличного значения           , то делается вывод о наличии тренда. Так как табличное значение равно 1,372; а оно больше значения t, это значит, что тренда нет. Но если разбить ряд на три части можно увидеть, что тренд есть, так как : |t_расч| 1части =4,50623;   |t_расч| 2 части=4,4832;  |t_расч|=4,70954;    t_табл=4,30265

     Так как |t_расч|>|t_табл| (табличное значение принимается при уровне

значимости 0,05), значит, делается вывод о наличии  тренда.

Представим  тренд графически по каждой части: 

Рис.2.4 

Рис. 2.5. 

Рис. 2.6. 
 
 
 

5. Аналитическое выравнивание (построение тренда), прогноз  при  
   помощи тренда .     

Таблица 2.2

 

Прогноз строится при помощи линии тренда. 

  Сделав  прогноз на три года вперед  с помощью аналитического выравнивания  можно наблюдать увеличение теоретического  значения объема реализации. 

Рис.2.7 
 
 

6. Экспоненциальное  сглаживание динамического  ряда (метод выбирается в зависимости  от наличия в динамическом ряду тренда и цикла)

Таблица 2.3

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Прогноз объёма  реализации на 2006 год составил  593,5 млн. руб. 

А- сглаживающая константа 0<А<1

y(t-1)- фактическое значение признака в ( t-1) период

у(t-1)- сглаженное значение признака в (t-1) период 
 

Значения сглаживающей константы:

- если требуется  исключить нерегулярную компоненту, то выбирается небольшое значение константы (0,1)

- если требуется  чтобы сглаженный ряд как можно  более точно огибал фактический  ряд выбирается значение константы  от 0,8 и выше , в остальных случаях  выбирается значение около 0,5.

В нашем случае константа равна 0,7.  

=172,2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Эти данные можно  представить в графической форме

Рис. 2.8 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

7. Анализ  взаимосвязи между  динамическими рядами (корреляция приростов, отклонений от тренда)

Таблица 2.4 

Расчет  линейного коэффициента корреляции.

=

=88886,6-62654,3=26232,3 

=162 
 

Так как число  при подсчёте получилось положительное, значит связь обратная,  средней силы. 

Расчёт  коэффициента Фехнера. 
 

А-число совпвдающих значений

В-число не совпадающих значений

Так как число  получилось отрицательное , то можно  сделать вывод о том что  связь  тесная, обратная. 
 
 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Таким образом, в курсовой работе  было проведено статистическое исследованиефинансовых показателей  «ЧЭМК» - Челябинского электрометаллургического комбината.

В ходе исследования были изучены относительные и абсолютные показатели. Анализируя значения относительных показателей вариации было выявлено то, что изучаемая совокупность считается неоднородной.

А также проведены дисперсионный, корреляционный анализы взаимосвязей, а также расчёт средних величин и показателей вариации, моды, медианы, квартилей, сравнение видов средних.

Полученные результаты позволили сделать вывод о  взаимосвязи рассматриваемых показателей  - объёма реализации продукции и величины активов. Проведя корреляционный анализ, можно сделать вывод, что между показателями  присутствует обратная связь; коэффициент Фехнера показал, что между исследуемыми данными достаточно тесная, обратная связь.  
 
 
 
 
 
 
 
 

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ. 

1. Бархатов  В. И., Плетнёв Д.А. Статистика. Учебно-методический комплекс. Челябинск 2005.
2. Кожухарь Л.И. Основы общей теории статистики.-М.: Финансы и статистика, 1999ю-144с.
3. http://www. Raexpert.ru
4. http://www. Fira/ru