Автор работы: Пользователь скрыл имя, 20 Сентября 2011 в 18:39, курсовая работа
Цель данной работы: осуществить прогноз на основе показателей динамики объемов реализации ОАО ММК. Для достижения поставленной цели необходимо выполнение следующих задач:
Дать общую характеристику исследуемой совокупности
Дать оценку абсолютных и относительных показателей динамики
Провести выравнивание ряда методом скользящих среднх
Выявить наличие тренда
Провести анализ колеблемости ряда
Провести экспоненциальное сглаживание динамического ряда и анализ взаимосвязи между динамическими рядами
Выполнить аналитическое выравнивание
Введение
Общая характеристика исследуемой совокупности:
Описание данных, источник получения, рассматриваемый период и пространственные рамки
Характеристика используемых статистических показателей, в том числе вид и единица измерения, тип (интервальный или моментный)
Оценка среднего значения выбранного показателя
Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки
Оценка показателей вариации
Графическое представление распределения значений (гистограмма)
Оценка абсолютных и относительных показателей динамики для выбранного показателя
Выравнивание ряда методом скользящей средней
Выявление наличия тренда в рассматриваемых рядах (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда)
Аналитическое выравнивание (построение тренда), прогноз при помощи тренда на 3 периода вперед
Экспоненциальное сглаживание динамического ряда (метод выбирается в зависимости от наличия в динамическом ряду тренда и цикла)
Анализ взаимосвязи между динамическими рядами (корреляция приростов, отклонений от тренда)
Заключение
Список используемой литературы
Рис.3
Глава II. ОЦЕНКА АБСОЛЮТНЫХ И ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДИНАМИКИ ДЛЯ ВЫБРАННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ
Абсолютные статистические показатели динамики
Абсолютный прирост – это показатель, характеризующий абсолютные изменения уровня ряда, произошедшие за определенный период времени. Если рассматривается один, последний период, то говорят о цепном абсолютном приросте, если за период от базы до текущего момента времени – то о базисном.
Абсолютное
ускорение – это разница между
соседними абсолютными
Если
абсолютные ускорения колеблются вокруг
0,то это свидетельствует о
Таблица 7.
Абсолютные статистические показатели динамики
| год | Объём реализации | Абсолютный прирост | Абсолютное
ускорение |
Темпы роста | Темпы прироста | |||
| % | % | ,% | ,% | |||||
| 1994 | 1,4 | - | - | - | - | - | - | - |
| 1995 | 2,1 | 0,7 | 0,7 | - | 150 | 150 | 50 | 50 |
| 1996 | 2,5 | 0,4 | 1,1 | -0,3 | 119 | 178,6 | 19 | 78,6 |
| 1997 | 1,8 | -0,7 | 0,4 | -1,1 | 72 | 128,6 | -28 | 28,6 |
| 1998 | 1,3 | -0,5 | -0,1 | 0,2 | 72,2 | 92,9 | -27,8 | -7,1 |
| 1999 | 1,2 | -0,1 | -0,2 | 0,4 | 92,3 | 85,8 | -7,7 | -14,2 |
| 2000 | 1,6 | 0,4 | 0,2 | 0,5 | 133,3 | 114,3 | 33,3 | 14,3 |
| 2001 | 1,6 | 0 | 0,2 | -0,4 | 100 | 114,3 | 0 | 14,3 |
| 2002 | 1,9 | 0,3 | 0,5 | 0,3 | 118,8 | 135,8 | 19,8 | 35,8 |
| 2003 | 3 | 1,1 | 1,6 | 0,8 | 157,9 | 214,3 | 57,9 | 114,3 |
| 2004 | 4,5 | 1,5 | 3,1 | 0,4 | 150 | 321,5 | 50 | 221,5 |
| 2005 | 5,4 | 0,9 | 4 | -0,6 | 120 | 385,7 | 20 | 285,7 |
Рассмотрим
каждый показатель. (Все формулы
приведены для ряда, состоящего из
n+1 уровней, начальный уровень –
0)
Относительные статистические показатели динамики
Темп роста – основной относительный показатель анализа динамики. Он показывает, во сколько раз текущий уровень ряда больше либо предшествующего(если рассчитывается цепной показатель), либо базисного (если рассчитывается базисный показатель). Расчет темпа роста выполняется по формулам :
Темп прироста показывает относительное изменение уровня ряда. Цепной и базисный темп прироста рассчитываются по формулам:
Глава III ВЫРАВНИВАНИЕ РЯДА МЕТОДОМ СКОЛЬЗЯЩЕЙ СРЕДНЕЙ
Таблица 8.
| Год | Объем
реализации, млрд. долл. |
3-х уровневая скользящая | 5-ти уровневая взвешенная скользящая | 7-ми уровневая скользящая |
| 1994 | 1,4 | - | - | - |
| 1995 | 2,1 | 2 | - |
- |
| 1996 | 2,5 | 2,1 | 2,1 | - |
| 1997 | 1,8 | 1,9 | 1,9 | 1,7 |
| 1998 | 1,3 | 1,4 | 1,5 | 1,8 |
| 1999 | 1,2 | 1,3 | 1,4 | 1,7 |
| 2000 | 1,6 | 1,4 | 1,5 | 1,8 |
| 2001 | 1,6 | 1,7 | 1,7 | 2,2 |
| 2002 | 1,9 | 2,1 | 2,2 | 2,8 |
| 2003 | 3 | 3,1 | 3,2 | - |
| 2004 | 4,5 | 4,3 | - | - |
| 2005 | 5,4 | - | - | - |
Скользящие
средние
Рис.4
Рис.5
Рис.6
Глава IV. 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 разных методов, например метода средних.
| |
Изучаемый ряд динамики разбивается на
несколько интервалов (обычно на два),
для каждого из которых определяется средняя
величина . Выдвигается гипотеза
о существенном различии средних. Если
эта гипотеза принимается, то признается
наличие тренда. Проверка гипотезы осуществляется
на основе t-критерия Стьюдента: tрасч= где n1 и n2 – число единиц в первой и второй группе соответственно – среднеквадратическое отклонение разности средних, рассчитывается по формуле: =1,7 =3 1=0,31 2=2,2 =1,1 |tрасч|=0,6 tтабл=2,2 Так как |tрасч|<|tтабл| (табличное значение принимается при уровне значимости 0,05), значит, делается вывод об отсутствии тренда. Но при уровне значимости
0,6 наблюдается тренд. Рис.7 На графике тренда не наблюдается, но если разбить ряд на три равных части можно увидеть: Рис.8 Рис.9 Рис.10 Глава V. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ (ПОСТРОЕНИЕ ТРЕНДА), ПРОГНОЗ ПРИ ПОМОЩИ ТРЕНДА НА 3 ПЕРИОДА ВПЕРЁД. Таблица 9. Аналитическое выравнивание
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Прогноз строится при помощи уравнения линии тренда
Сделав прогноз на три года вперед с помощью аналитического выравнивания можно наблюдать увеличение теоретического значения объема реализации.
Рис.11
ГлаваVI. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА (МЕТОД ВЫБИРАЕТСЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ НАЛИЧИЯ В ДИНАМИЧЕСКОМ РЯДУ ТРЕНДА И ЦИКЛА)
Таблица 10.
Простое экспоненциальное сглаживание
| Год | Объем реализации, млрд. долл. | Экспоненциальное
сглаживание
При А=0,7 |
| 1994 | 1,4 | - |
| 1995 | 2,1 | 1,4 |
| 1996 | 2,5 | 1,9 |
| 1997 | 1,8 | 2,3 |
| 1998 | 1,3 | 2 |
| 1999 | 1,2 | 1,5 |
| 2000 | 1,6 | 1,8 |
| 2001 | 1,6 | 1,7 |
| 2002 | 1,9 | 1,6 |
| 2003 | 3 | 1,8 |
| 2004 | 4,5 | 2,6 |
| 2005 | 5,4 | 3,9 |
| Прогноз на 2006 год | 4,7 | |
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
Значение сглаживающей константы:
- если
требуется исключить
- если
требуется чтобы сглаженный
В данном случае производилось экспоненциальное сглаживание при значении константы равном 0,7 и 0,3.
Рис.12
Таблица 11.
Расчет линейного коэффициента корреляции.
| Год | Объем реализации, млрд. долл. (хi) | Чистая прибыль,
млрд. долл.
(уi) |
|||||
| 1994 | 1,4 | 0,02 | -1 | -0,6 | 0,6 | 2 | 0,0 |
| 1995 | 2,1 | 0,006 | -0,3 | -0,6 | 0,18 | 4,4 | 0,0 |
| 1996 | 2,5 | 0,2 | 0,1 | -0,4 | -0,04 | 6,3 | 0,04 |
| 1997 | 1,8 | 0,3 | -0,6 | -0,3 | 0,2 | 3,24 | 0,1 |
| 1998 | 1,3 | 0,2 | -1,1 | -0,4 | 0,4 | 1,7 | 0,04 |
| 1999 | 1,2 | 0,1 | -1,2 | -0,5 | 0,6 | 1,4 | 0,01 |
| 2000 | 1,6 | 0,7 | -0,8 | 0,1 | -0,1 | 2,6 | 0,5 |
| 2001 | 1,6 | 1,2 | -0,8 | 0,6 | -0,5 | 2,6 | 1,4 |
| 2002 | 1,9 | 1 | -0,5 | 0,4 | -0,2 | 3,6 | 1 |
| 2003 | 3 | 1,4 | 0,6 | 0,8 | 0,5 | 9 | 2 |
| 2004 | 4,5 | 2,1 | 2,1 | 1,5 | 3,6 | 20,3 | 4,4 |
| 2005 | 5,4 | 0,3 | 3 | -0,3 | -0,9 | 29,2 | 0,1 |
| Ср. Знач | 2,4 | 0,6 | - | - | - | 86,3 | 0,8 |
Информация о работе Анализ динамики объёмов реализации ОАО ММК