Статистический анализ изменений во внешней торговле и экономике Ивановской области
Контрольная работа, 28 Июня 2015, автор: пользователь скрыл имя
Описание работы
Лёгкая промышленность Ведущей отраслью промышленности по объёмам производимой продукции является текстильная промышленность.
Наиболее крупные предприятия отрасли: ОАО ХБК «Шуйские ситцы», ООО «Родники-текстиль», ООО «Красная талка», ООО «Тейковская мануфактура», ООО «Яковлевская мануфактура», ОАО «Швейная фирма „Айвенго“», ОАО «Полёт», ПО «Фабрикант» (ИП Титов Е. А.), ООО «Шуйская мануфактура», швейная фирма «Кармил», швейное предприятие ООО «ШуяТекс+», швейная фирма ООО «Швейник», город Вичуга.
Файлы: 1 файл
Семестровая ТАМСТАТ.docx
— 140.99 Кб (Скачать файл)
оценка сезон комп |
сезонная комп |
десезон исх данн |
тренд |
Е |
модуль |
модуль ^2 |
0,11 |
16,39 |
16,0685 |
0,4315 |
0,4315 |
0,19 | |
0,23 |
14,97 |
16,8656 |
-1,6656 |
1,6656 |
2,77 | |
1,35 |
-0,03 |
18,83 |
17,5653 |
1,2347 |
1,2347 |
1,52 |
0,4 |
-0,31 |
18,91 |
18,1676 |
0,4324 |
0,4324 |
0,19 |
-0,8875 |
0,11 |
17,79 |
18,6725 |
-0,7725 |
0,7725 |
0,60 |
0,8125 |
0,23 |
19,57 |
19,08 |
0,72 |
0,72 |
0,52 |
-0,8 |
-0,03 |
18,93 |
19,3901 |
-0,4901 |
0,4901 |
0,24 |
-0,05 |
-0,31 |
20,41 |
19,6028 |
0,4972 |
0,4972 |
0,25 |
2,1125 |
0,11 |
21,99 |
19,7181 |
2,3819 |
2,3819 |
5,67 |
-0,35 |
0,23 |
18,97 |
19,736 |
-0,536 |
0,536 |
0,29 |
-0,6375 |
-0,03 |
18,23 |
19,6565 |
-1,4565 |
1,4565 |
2,12 |
-1,275 |
-0,31 |
17,61 |
19,4796 |
-2,1796 |
2,1796 |
4,75 |
0,4375 |
0,11 |
19,09 |
19,2053 |
-0,0053 |
0,0053 |
0,00 |
0,23 |
19,77 |
18,8336 |
1,1664 |
1,1664 |
1,36 | |
-0,03 |
18,93 |
18,3645 |
0,5355 |
0,5355 |
0,29 |
Далее находим ошибки модели.
mad |
0,967013 |
mse |
1,383633 |
Среднее квадратическое отклонение:
MAD=,
где = ,
– исходные данные, – тренд.
Средняя квадратическая ошибка:
MSE =.
Экспорт
Продукция химической промышленности, каучук (группы 28-40)
год |
месяц |
объем импорта |
4 кварт скольз ср |
центрир сс |
1 |
1 |
3,5 |
||
2 |
2 |
3,8 |
||
3 |
3 |
3,9 |
3,85 |
3,95 |
4 |
4 |
4,2 |
4,05 |
4,075 |
5 |
5 |
4,3 |
4,1 |
4,1625 |
6 |
6 |
4 |
4,225 |
4,1875 |
7 |
7 |
4,4 |
4,15 |
4,1125 |
8 |
8 |
3,9 |
4,075 |
4,1 |
9 |
9 |
4 |
4,125 |
4,07625 |
10 |
10 |
4,2 |
4,0275 |
4,065 |
11 |
11 |
4,01 |
4,1025 |
4,14 |
12 |
12 |
4,2 |
4,1775 |
4,2025 |
13 |
1 |
4,3 |
4,2275 |
4,18875 |
14 |
2 |
4,4 |
4,15 |
|
15 |
3 |
3,7 |
оценка сезон комп |
сезонная комп |
десезон исх данн |
тренд |
Е |
модуль |
модуль ^2 |
0,02 |
3,48 |
3,6606 |
-0,1606 |
0,1606 |
0,0257924 | |
-0,03 |
3,83 |
3,7853 |
0,0147 |
0,0147 |
0,0002161 | |
-0,05 |
0,04 |
3,86 |
3,8942 |
0,0058 |
0,0058 |
3,364E-05 |
0,125 |
-0,03 |
4,23 |
3,9873 |
0,2127 |
0,2127 |
0,0452413 |
0,1375 |
0,02 |
4,28 |
4,0646 |
0,2354 |
0,2354 |
0,0554132 |
-0,1875 |
-0,03 |
4,03 |
4,1261 |
-0,1261 |
0,1261 |
0,0159012 |
0,2875 |
0,04 |
4,36 |
4,1718 |
0,2282 |
0,2282 |
0,0520752 |
-0,2 |
-0,03 |
3,93 |
4,2017 |
-0,3017 |
0,3017 |
0,0910229 |
-0,07625 |
0,02 |
3,98 |
4,2158 |
-0,2158 |
0,2158 |
0,0465696 |
0,135 |
-0,03 |
4,23 |
4,2141 |
-0,0141 |
0,0141 |
0,0001988 |
-0,13 |
0,04 |
3,97 |
4,1966 |
-0,1866 |
0,1866 |
0,0348196 |
-0,0025 |
-0,03 |
4,23 |
4,1633 |
0,0367 |
0,0367 |
0,0013469 |
0,11125 |
0,02 |
4,28 |
4,1142 |
0,1858 |
0,1858 |
0,0345216 |
-0,03 |
4,43 |
4,0493 |
0,3507 |
0,3507 |
0,1229905 | |
0,04 |
3,66 |
3,9686 |
-0,2686 |
0,2686 |
0,072146 |
mad |
0,169567 |
mse |
0,039886 |
Прогноз: 3,49
3.2.Мультипликативная модель.
Для построения мультипликативной модели 1,2 и 3 этапы аналогичны аддитивной модели.
Необходимо определить отношение исходных данных к скользящей средней.
Расчёт сезонной компоненты аналогичен аддитивной модели.
Импорт
год |
месяц |
объем импорта |
4 кварт скольз ср |
центрир сс |
yi/ti |
2013 |
1 |
16,5 |
|||
2 |
15,2 |
||||
3 |
18,8 |
17,275 |
17,45 |
1,077364 | |
4 |
18,6 |
17,625 |
18,2 |
1,021978 | |
5 |
17,9 |
18,775 |
18,7875 |
0,952761 | |
6 |
19,8 |
18,8 |
18,9875 |
1,042791 | |
7 |
18,9 |
19,175 |
19,7 |
0,959391 | |
8 |
20,1 |
20,225 |
20,15 |
0,997519 | |
9 |
22,1 |
20,075 |
19,9875 |
1,105691 | |
10 |
19,2 |
19,9 |
19,55 |
0,982097 | |
11 |
18,2 |
19,2 |
18,8375 |
0,966158 | |
12 |
17,3 |
18,475 |
18,575 |
0,931359 | |
2014 |
1 |
19,2 |
18,675 |
18,7625 |
1,023318 |
2 |
20 |
18,85 |
|||
3 |
18,9 |
сезонная оценка |
десезонолиз исх данных |
тренд |
Е |
модуль |
модуль^2 |
1,02 |
15,48 |
15,1626 |
1,3374 |
1,3374 |
1,79 |
1,01 |
14,19 |
15,931 |
-0,731 |
0,731 |
0,53 |
0,99 |
17,81 |
16,6062 |
2,1938 |
2,1938 |
4,81 |
0,98 |
17,62 |
17,1882 |
1,4118 |
1,4118 |
1,99 |
1,02 |
16,88 |
17,677 |
0,223 |
0,223 |
0,05 |
1,01 |
18,79 |
18,0726 |
1,7274 |
1,7274 |
2,98 |
0,99 |
17,91 |
18,375 |
0,525 |
0,525 |
0,28 |
0,98 |
19,12 |
18,5842 |
1,5158 |
1,5158 |
2,30 |
1,02 |
21,08 |
18,7002 |
3,3998 |
3,3998 |
11,56 |
1,01 |
18,19 |
18,723 |
0,477 |
0,477 |
0,23 |
0,99 |
17,21 |
18,6526 |
-0,4526 |
0,4526 |
0,20 |
0,98 |
16,32 |
18,489 |
-1,189 |
1,189 |
1,41 |
1,02 |
18,18 |
18,2322 |
0,9678 |
0,9678 |
0,94 |
1,01 |
18,99 |
17,8822 |
2,1178 |
2,1178 |
4,49 |
0,99 |
17,91 |
17,439 |
1,461 |
1,461 |
2,13 |