Характеристика транспортного комплекса России и продукции отрасли

      Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени:

          

      где y_n - конечный уровень ряда; y₁ - начальный уровень ряда.

      Средний коэффициент роста ( ) рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды:

      

      где К_р1 , К_р2 , ..., К_{р n-1} - коэффициенты роста по сравнению с предыдущим периодом; n - число уровней ряда. 

      Средний коэффициент роста можно определить иначе:

      

      Средний темп роста, %. Это средний коэффициент роста, который выражается в процентах:

      

      Средний темп прироста  , %. Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу:

      

       = 95,4 – 100 = - 4,6%

      Среднее абсолютное значение 1% прироста можно рассчитать по формуле

        

3.2. Показатели вариации 

      Показатели  вариации — числовые характеристики статистического распределения, демонстрирующие степень рассеяния наблюдаемых значений измеряемого показателя относительно их среднего значения.

      Чем выше показатели вариации, тем больший наблюдается разброс в значениях измеряемого показателя, и тем менее надежны результаты измерений. И наоборот: чем ниже показатели вариации, тем плотнее группируются наблюдаемые значения вблизи среднего значения, и тем достовернее результаты эксперимента. 
 
 

      К показателям вариации в статистике относятся:

• Размах вариации;
• Среднее линейное отклонение;
• Дисперсия;
• Среднее квадратическое отклонение;
• Коэффициент вариации.

      Размах  вариации вычисляется по формуле:

      

      Среднее линейное отклонение рассчитывается по формуле:

      

      Дисперсия представляет собой средний квадрат  отклонений вариантов от их средней  величины, и вычисляется по формуле:

      

      Среднее квадратическое отклонение равно квадратному  корню из дисперсии, и рассчитывается как:

      

      Коэффициент вариации представляет собой выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической:

      

      По  величине коэффициента вариации можно  судить о степени вариации признаков  совокупностей. Чем больше его величина, тем больше разброс значений вокруг средней, тем менее однородна совокупность по своему составу и тем менее представительна средняя. Совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%.  

3.3. Методы аналитического выравнивания рядов динамики 

      Для отображения тенденции динамического ряда мы будем применять аналитическое выравнивание, т. е. выравнивание с помощью аналитических формул. В этом случае динамический ряд выражается в виде функции у (t), в которой в качестве основного фактора принимается время t, и изменения аргумента функции определяют расчетные значения уt.

      Фактическими (или эмпирическими) уровнями ряда динамики называют исходные данные об изменении  явления, т. е. данные, полученные опытным  путем, посредством наблюдения. Они  обозначаются уi. Расчетными (или теоретическими) уровнями ряда называют значения, полученные в результате подстановки в уравнение тренда значений t, и обозначают их.

      Целью аналитического выравнивания динамического  ряда является определение аналитической  или графической зависимости f(t). На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса.

      Чаще  всего при выравнивании используются линейная, параболическая, экспоненциальная зависимость.

1) Линейная зависимость выбирается в тех случаях, когда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепные приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению.

2) Параболическая зависимость используется, если абсолютные цепные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но абсолютные цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют.

3) Экспоненциальные зависимости применяются, если в исходном временном ряду наблюдается либо более или менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо, при отсутствии такого постоянства, - устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста, цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т.д.) 
 
 
 

     4. Анализ динамики развития показателей продукции транспорта. 

     В данной главе мы проанализируем показатели динамики продукции основных видов транспорта за 2000-2007г. Исходными данными являются статистические данные показателей отрасли. Формулы, применяемые для расчёта представлены в параграфе 3. 

ПЕРЕВОЗКИ ГРУЗОВ ПО ВИДАМ ТРАНСПОРТА 
(млн. тонн)

 

ГРУЗООБОРОТ ПО ВИДАМ ТРАНСПОРТА 
(млрд. тонно-километров)

 
 
 
 
 
 
 

ПЕРЕВОЗКИ ПАССАЖИРОВ ПО ВИДАМ  ТРАНСПОРТА 
ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ 
(млн. человек)

 

ПАССАЖИРООБОРОТ ПО ВИДАМ ТРАНСПОРТА ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ 
(млрд. пассажиро-километров)