Статистический анализ временных рядов

Размещено на http://www.allbest.ru

МОСКОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ВОДНОГО ТРАНСПОРТА

(МГАВТ)

ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ

Курсовая работа

По дисциплине: «Статистика»

На тему: «Статистический анализ временных рядов»

Выполнил:

Студент 2 курса Группы КЭ-22

Дьяконов А.В.

Научный руководитель:

Потапова Е.В.

Москва 2013



Динамика объемов погрузочно-разгрузочных работ и тарифов за переработку 1 т груза (цифры условные)

Наименование груза	Объем переработанного груза, тыс. т, G	Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т (d)
	Годы
	2005	2006	2007	2008	2009	2008	2009
1	2	3	4	5	6	7	8
Песок	83	79	77	78	75	14,1	16,8
Щебень	10	12	15	25	28	24,3	26,1
ПГС	20	22	29	26	27	34,7	38,0



Содержание

Введение

Глава I. Графическое представление статистической информации

1.1 Способы представления статистической информации

1.2 Графическое изображение статистических данных

Глава II. Статистический анализ временных рядов

2.1 Показатели рядов динамики и методы их расчёта

2.2 Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда

2.3 Прогнозирование временных рядов

Глава III. Индексный анализ временных рядов

3.1 Общее понятие об индексах и значение индексного метода анализа

3.2 Индексный анализ средней тарифной ставки

3.3 Индексный анализ влияния факторов на изменение величины доходов за выполнение погрузочно-разгрузочных работ

Заключение

Список использованной литературы

погрузочный индексный доход



Введение

Темой курсовой работы является статистический анализ временных рядов. Цель курсовой работы: закрепление полученных теоретических знаний и приобретение практических навыков статистического анализа экономической информации.

Достижение главной цели курсовой работы требует выполнение следующих основных задач:

- теоретическое обоснование и раскрытие сущности статистических методов, позволяющих количественно охарактеризовать результаты работы порта;

- проведение анализа исходных данных, выявление закономерностей, определяющих их динамику и взаимосвязи;

- прогнозирование тенденций изменения основных показателей;

- формулировка обоснованных выводов по результатам анализа и прогнозирования.

Курсовая работа состоит из трех глав:

В первой главе рассматривается графическое представление статистической информации. В ней мы рассматриваем назначение и способы построения статистических графиков, а также анализируем и учимся правильно читать их.

Во второй главе рассматривается статистический анализ временных рядов. Здесь мы рассчитываем показатели рядов динамики, выявляется и характеризуется основная тенденция развития ряда динамики и происходит прогнозирование временных рядов.

Третья глава позволяет нам ознакомиться с индексным анализом временных рядов, включает в себя характеристику индексного метода анализа и изучение использования индексов в экономическом анализе.

Глава I. Графическое представление статистической информации

1.1 Способы представления статистической информации

Графическое изображение, прежде всего, позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случаях установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры влияний, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравниваемые характеристики и отчетливо видны основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

В статистике графиком называют наглядное изображение статистических величин и их соотношений при помощи геометрических точек, линий, фигур или географических картосхем.

Графики придают изложению статистических данных большую наглядность, чем таблицы, выразительность, облегчают их восприятие и анализ. Статистический график позволяет зрительно оценить характер изучаемого явления, присущие ему закономерности, тенденции развития, взаимосвязи с другими показателями, географическое разрешение изучаемых явлений. Еще в древности китайцы говорили, что одно изображение заменяет тысячу слов. Графики делают статистический материал более понятным, доступным и неспециалистам, привлекают внимание широкой аудитории к статистическим данным, популяризируют статистику и статистическую информацию.

При любой возможности анализ статистических данных рекомендуется всегда начинать с их графического изображения. График позволяет сразу получить общее представление обо всей совокупности статистических показателей. Графический метод анализа выступает как логическое продолжение табличного метода и служит целям получения обобщающих статистических характеристик процессов, свойственных массовым явлениям.

При помощи графического изображения статистических данных решаются многие задачи статистического исследования:

1) наглядное представление величины показателей (явлений) в сравнении друг с другом;

2) характеристика структуры какого-либо явления;

3) изменение явления во времени;

4) ход выполнения плана;

5) зависимость изменения одного явления от изменения другого;

6) распространенность или размещение каких-либо величин по территории.

Другими словами, в статистических исследованиях применяются самые разнообразные графики.

В каждом графике выделяют следующие основные элементы:

1) пространственные ориентиры (систему координат);

2) графический образ;

3) поле графика;

4) масштабные ориентиры;

5) экспликация графика;

6) наименование графика

Пространственные ориентиры задаются в виде системы координатных сеток. В статистических графиках чаще всего применяется система прямоугольных координат. Иногда используется принцип полярных (угловых) координат (круговые графики). В картограммах средствами пространственной ориентации являются границы государств, границы административных его частей, географические ориентиры (контуры рек, береговых линий морей и океанов).

На осях системы координат или на карте в определенном порядке располагаются характеристики статистических признаков изображаемых явлений или процессов. Признаки, располагаемые на осях координат, могут быть качественными или количественными.

Графический образ статистических данных представляет собой совокупность линий, фигур, точек, образующих геометрические фигуры разной формы (окружность, квадраты, прямоугольники и т.п.) с различной штриховкой, окраской, густотой нанесения точек.

Любое явление, изучаемое статистикой, можно представить в графической форме. Для этого требуется найти правильное графическое решение, определить тот графический образ, который лучше всего соответствует данному явлению, нагляднее изображает статистические данные. Графический образ должен соответствовать цели графика. Поэтому перед построением графика необходимо уяснить сущность явления и цель, которая ставится перед графическим изображением. Выбранная форма графика должна соответствовать внутреннему содержанию и характеру статистического показателя. Например, сравнение на графике производится по таким измерениям, как площадь, длина одной из сторон фигур, местонахождением точек, их густотой и т.д.

Так, для изображения изменений явления во времени наиболее естественным типом графика является линия. Для рядов распределения - полигон или гистограмма.

Поле графика - это пространство, в котором располагаются графические образы (геометрические тела, образующие графики).

Поле графика характеризуется по размерам и пропорциям. Размер поля зависит от назначения графика. Пропорции и размер графика (формат графика) должны соответствовать также сущности изображаемых явлений. Для статистических исследований часто используются графики с неравными сторонами, например, с соотношением сторон поля 1: или 1:1,33 до 1:1,6+5,8. Но иногда удобна квадратная форма графиков. Масштабные ориентиры, обеспечивающие геометрическому образу количественную определенность, - это использованная в графике система масштабных шкал. Масштабом графика называется условная мера перевода статистической числовой величины в графическую. Масштабная шкала - это линия, отдельные точки которой могут быть в соответствии с принятым масштабом прочитаны как определенное значение статистического показателя. Масштаб выбирается с таким расчетом, чтобы на графике могла поместиться самая большая и самая маленькая из изображаемых величин. Масштабные шкалы бывают равномерными и неравномерными, прямолинейными (обычно располагаются по осям координат) и криволинейными (круговые в секторных диаграммах). Экспликация графика - это словесное пояснение его содержания (название графика и соответствующие пояснения отдельных его частей). Название графика должно точно и кратко раскрывать его содержание. Пояснительные тексты могут располагаться в пределах графического образа, рядом с ним или выноситься за его пределы, вдоль масштабных шкал. Они помогают мысленно перейти от геометрических образов к явлениям и процессам, изображенным на графике. Особенность графических изображений в их выразительности, доходчивости и обозримости. Однако графические изображения не только иллюстративны, они носят и аналитический характер. Итак, в настоящее время графики широко применяются в учетной и статистической практике предприятий и учреждений, в научно-исследовательской работе, в производственно-хозяйственной деятельности, в учебном процессе, пропаганде и других областях. Классификация видов графиков.

Существует множество видов графических изображений. Их классификация основана на ряде признаков:

а) способ построения графического образа;

б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения;

в) задачи, решаемые с помощью графического изображения.

Статистические графики по форме графического образа:

Линейные: статистические кривые.

Плоскостные: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные, точечные, фоновые.

Объемные: поверхности распределения.

Статистические графики по способу построения и задачам изображения:

Диаграммы: диаграммы сравнения, диаграммы динамики, структурные диаграммы.

Статистические карты: картограммы, картодиаграммы.

По способу построения статистические графики делятся на диаграммы и статистические карты.

Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т. д. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему признаку.

Статистические карты - графики количественного распределения по поверхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам и специфичны лишь в том отношении, что представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте, т. е. показывают пространственное размещение или пространственную распространенность статистических данных. Геометрические знаки, как было сказано выше, - это либо точки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела. В соответствии с этим различают графики точечные, линейные, плоскостные и пространственные (объемные).

При построении точечных диаграмм в качестве графических образов применяются совокупности точек; при построении линейных - линии. Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур и, в свою очередь, подразделяются на столбиковые, полосовые, круговые, квадратные и фигурные. Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы. В зависимости от круга решаемых задач выделяются диаграммы сравнения, структурные диаграммы и диаграммы динамики.

1.2 Графическое изображение статистических данных

1.Линейная диаграмма динамики переработки грузов в порту в период с 2005 по 2009 гг.

Рис. 1.1

Столбиковая диаграмма динамики переработки грузов в порту в период с 2005 по 2009 гг.

Рис. 1.2

Радиальная диаграмма динамики переработки грузов в порту в период с 2005 по 2009 гг.



Рис. 1.3

По данным диаграммы можно сделать следующие выводы:

Из года в год в период с 2005 по 2009 гг. наблюдается плавное увеличение переработки грузов в порту.

Наибольший объем переработки груза из года в год приходится на песок, а меньше всего - на щебень.

Объем переработанного песка в порту снизился с 83 т.т до 75 т.т; объем переработанной ПГС вырос с 20 т.т до 27 т.т; объем переработанного щебеня в порту вырос с 10 т.т до 28 т.т.

Больше всего песка в порту было переработано в 2005 году (83 т.т), а меньше всего - в 2009 году (75 т.т); в 2005 году в порту было переработан наименьший объем щебня: 10 т.т щебня, а наибольший объем переработки щебня приходится на 2009 год (28 т.т); Наименьший объем переработки ПГС приходится на 2005 год (20 т.т.), а наибольший - на 2007 год (29 т.т).

2. Анализ изменения доли каждого груза в общем объеме перевалки



Рис. 1.4

В 2005 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 73%, переработка щебня - 9 %, ПГС - 18%.

Рис. 1.5

В 2006 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 70%, переработка щебня - 11%, ПГС 19%.



Рис. 1.6

В 2007 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 64%, переработка щебня - 12 %, ПГС 24%.

Рис. 1.7

В 2008 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 61%, переработка ПГС - 20 %, щебня 19%.



Рис. 1.8

В 2009 году переработка песка в общем объеме переработки грузов в порту составила 58%, переработка ПГС 21 %, щебня 21 %

3. Построение знаков Варзара.

Таблица 1.1

Песок
Показатели	2008	2009
Доход за переработку груза, т.р.	1099,8	1260
Количество перегруженного груза, т.т.	78	75
Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т	14,1	16,8

Таблица 1.2

Щебень
Показатели	2008	2009
Доход за переработку груза, т.р.	607,5	730,8
Количество перегруженного груза, т.т.	25	28
Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т	24,3	26,1



Таблица 1.3

ПГС
Показатели	2008	2009
Доход за переработку груза, т.р.	902,2	1026
Количество перегруженного груза, т.т.	26	27
Тарифная ставка за перегрузку 1 т груза, руб/т	34,7	38,0

Рис. 1.9

Объем пер.груза

Вывод:

Из знаков Варзара видно, что доход от переработки песка в порту увеличился с 1099,8 т.р. до 1260 т.р. (в 2008 и 2009 году соответственно).

Доход от переработки щебня в 2008 году составил 607,5 т.р., а к 2009 году возрос до 730,8 т.р.

Доход от переработки ПГС в порту в 2008 году составил 902,2 т.р., а к 2009 году увеличился до 1026 т.р.



Глава II. Статистический анализ временных рядов

2.1 Показатели рядов динамики и методы их расчета

Простое сопоставление между собой отдельных уровней ряда динамики дает возможность сделать некоторые выводы о развитии явления. Анализ скорости и интенсивности развития осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней временного ряда между собой. К таким показателям относят:

- абсолютный прирост,

- темп роста,

- темп прироста

- абсолютное значение 1% прироста.

Вышеназванные показатели рассчитываются либо по базисной, либо по цепной схеме расчета.

Абсолютный прирост представляет собой разность двух уровней ряда динамики - из данного уровня вычитается один из предшествующих ему уровней и показывает, насколько один уровень ряда больше или меньше уровня другого ряда, принятого за базу сравнения:

Взаимосвязь между базисным и цепным приростами:

Абсолютный прирост соответствует увеличению абсолютных уровней, если же абсолютные уровни снижаются, то будет абсолютное снижение.

Темп роста представляет собой отношение одного уровня к одному из предшествующих и показывает, во сколько раз один уровень больше или меньше другого уровня, принятого за базу сравнения; он может быть выражен в процентах или коэффициентах.

Взаимосвязь между базисным и цепным темпами роста:

Произведение всех цепных темпов роста равно базисному темпу роста последнего уровня

Темп роста считается в процентах, а показатель, рассчитанный без процентов, называется коэффициентом роста.

Темпом прироста называется отношение абсолютного прироста к предшествующему уровню, по сравнению с которым определен абсолютный прирост. Темп прироста показывает, на сколько процентов один уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения.

В этом случае темп роста должен быть отмечен в процентах. Если темп роста считается в коэффициентах, то вычитается 1 и тогда этот показатель называется коэффициентом прироста.

Абсолютное значение одного процента прироста. Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста.

Для получения обобщающих данных по динамическим рядам рассчитывают средние показатели временных рядов:

- средний уровень ряда,

- средний абсолютный прирост,

- средний темп роста,

- средний темп прироста,

- средняя величина абсолютного значения 1% прироста.

Средние показатели имеет смысл считать, когда уровни ряда меняются достаточно плавно, т.е. когда нет резких скачков.

Средний уровень ряда. Рассчитывается по средней хронологической. Средняя хронологическая - это средняя, исчисленная из значений, изменяющихся во времени. Такие средние обобщают хронологическую вариацию. В хронологической средней отражается совокупность тех условий, в которых развивалось изучаемое явление в данном промежутке времени. Средний уровень ряда считается по-разному для моментных и интервальных рядов: Для интервального ряда

Для моментного ряда:

Средний абсолютный прирост показывает, насколько в среднем увеличивается или снижается величина исследуемого явления при переходе от одного уровня к другому. Это именованная величина.

Средний коэффициент роста показывает, во сколько раз в среднем один уровень больше или меньше предыдущего уровня:

Средний темп роста показывает, сколько % в среднем составляет один уровень относительно другого (предыдущего).

Средний темп прироста показывает, на сколько процентов в среднем уровень ряда больше или меньше предыдущего уровня:

Средняя величина абсолютного значения 1% прироста:

2. Абсолютные приросты с постоянной базой сравнения

Таблица 2.1

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	-4	-6	-5	-8
Щебень	2	5	15	18
ПГС	2	9	6	7
Всего:	0	8	16	19

Общий объем переработки грузов в порту по сравнению с 2005 г. в 2006 году не изменился , в 2007 г. - на 8 т.т., в 2008 увеличился на 16 т.т. и на 19 т.т. в 2009 году.

Объем переработанного песка в 2006 г. уменьшился на 4 т.т.. по сравнению с 2005 г., в 2007 г. произошло уменьшение на 6 т.т., в 2008 г. -уменьшение на 5 т.т., и в 2009 г. уменьшился по сравнению все с тем же 2005 г. на 8 т.т.

В 2006 г. объем переработки щебня в порту увеличился на 2 т.т. по сравнению с 2005 г., в 2007 г. он увеличился на 5 т.т., в 2008 г. по сравнению с 2005 г. увеличился на 15 т.т., и в 2009 г. по сравнению с 2005 г. объем переработанного щебня в порту увеличился на 18 т.т.

Объем переработанного ПГС в порту в 2006 г. по сравнению с 2005 г. увеличился на 2 т.т., в 2007 г. - на 9 т.т., в 2008 г. Увеличился на 6 т.т. и в 2009 г. увеличился на 7 т.т. по сравнению с 2005 г.

Таблица 2.2 Абсолютные приросты (цепные)

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	-4	-2	1	-3
Щебень	2	3	10	3
ПГС	2	7	-3	1
Всего:	0	8	8	1

Общий объем переработанного груза в порту в 2006 г. по сравнению с 2005 г. не изменился, в 2007 г. по сравнению с 2006 г. увеличился на 8 т.т. , в 2008 г. по сравнению с 2007. увеличился на 8 т.т., в 2009 г. по сравнению с 2008 г. увеличился на 1 т.т.

В 2006 г. по сравнению с 2005 г. переработка песка в порту снизилась на 4 т.т, объем переработанного щебня увеличился на 2 т.т., переработка ПГС увеличилась на 2 т.т.

В 2007 г. по сравнению с 2006 г. наблюдается уменьшение объема переработки песка на 2 т.т., щебня -увеличение на 3 т.т., и увеличение объема переработки ПГС на 7 т.т.

В 2008 г. по сравнению с 2007 г. переработка песка увеличилась на 1 т.т., щебня - на 10 т.т. и ПГС снизилась на 3 т.т.

В 2009 году объем переработанного песка в порту снизился на 3 т.т., щебня -увеличился на 3 т.т. и ПГС увеличился на 1 т.т.

Таблица 2.3 Темпы роста (базисные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	95,18	92,77	93,97	90,36
Щебень	120	150	250	280
ПГС	110	145	130	135
Всего:	100	107,07	114,15	115,04

Таблица 2.4 Коэффициенты роста (базисные)

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	0,95	0,92	0,94	0,9
Щебень	1,2	1,5	2,5	2,8
ПГС	1,1	1,45	1,3	1,35
Всего:	1	1,07	1,14	1,15

Общий объем переработанного груза в порту в 2006 г. относительно 2005 г. не изменился, в 2007 г. - вырос на 7,07%, в 2008 г. - на 14,15% и на 15,04% в 2009 г. ( все относительно 2005г.)

Объем переработанного щебня в 2006 г. относительно 2005 г. изменился на 20 %, в 2007 г. увеличился на 50%, в 2008 г. - на 150% и на 180% в 2009 г. относительно 2005 г.

В 2006 г. объем переработанного песка уменьшился на 4,82%, в 2007 г. объем переработки щебня в порту уменьшился на 7,33% относительно 2005г., в 2008 г. - на 6,03% и в 2009 г. - на 9,64%.

Объем переработанного ПГС в 2006 г. относительно 2005 г. увеличился на 10%, в 2007 г. - на 45%, в 2008 г. увеличился на 30% и на 35% в 2009 г.

Таблица 2.5 Темпы роста (цепные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	95,18	97,46	101,29	96,15
Щебень	120	125	166,(6)	112
ПГС	110	131,81	89,65	103,84
Всего:	100	107,07	106,6	100,7

Таблица 2.6 Коэффициенты роста (цепные)

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	0,95	0,97	1,01	0,96
Щебень	1,2	1,25	1,66	1,12
ПГС	1,1	1,31	0,89	1,03
Всего:	1	1,07	1,06	1,00

В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработанного груза в порту не изменился, в 2007 г. относительно 2006 г. - на 7%, в 2008 г. относительно 2007 г. снизился на 1%, и в 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного груза в порту снизился на 6%. В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработки песка в порту уменьшился на 4,5%, объем переработки щебня увеличился на 20%, объем переработки ПГС - увеличился на 10 %. В 2007 г. относительно 2006 г. объем переработанного песка снизился на 3%, щебня -вырос на 25 % и ПГС увеличился на 31%. В 2008 г. относительно 2007 г. объем переработанного песка в порту увеличился на 1%, щебня -увеличился на 66% и ПГС уменьшился на 10%. В 2009 г. объем переработки песка в порту относительно 2008 г. упал на 4%, щебня -вырос на 12 % и ПГС увеличился на 3%.

Таблица 2.7 Темпы прироста (базисные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/05	08/05	09/05
Песок	-4,82	-7,33	-6,03	-9,64
Щебень	20	50	150	180
ПГС	10	45	30	35
Всего:	0	7,07	14,15	15,04

Общий объем переработанного груза в порту в 2006 г. относительно 2005 г. не изменился, в 2007 г. - вырос на 7,07%, в 2008 г. - на 14,15% и на 15,04% в 2009 г. ( все относительно 2005г.)

Объем переработанного щебня в 2006 г. относительно 2005 г. изменился на 20 %, в 2007 г. увеличился на 50%, в 2008 г. - на 150% и на 180% в 2009 г. относительно 2005 г.

В 2006 г. объем переработанного песка уменьшился на 4,82%, в 2007 г. объем переработки щебня в порту уменьшился на 7,33% относительно 2005г., в 2008 г. - на 6,03% и в 2009 г. - на 9,64%.

Объем переработанного ПГС в 2006 г. относительно 2005 г. увеличился на 10%, в 2007 г. - на 45%, в 2008 г. увеличился на 30% и на 35% в 2009 г.

Таблица 2.8 Темпы прироста (цепные),%

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	-4,5	-3	1	-4
Щебень	20	25	66	12
ПГС	10	31	-11	3
Всего:	0	7	6	0,7

В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработанного груза в порту не изменился, в 2007 г. относительно 2006 г. - на 7%, в 2008 г. относительно 2007 г. снизился на 1%, и в 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного груза в порту снизился на 5,3%.

В 2006 г. относительно 2005 г. объем переработки песка в порту уменьшился на 4,5%, объем переработки щебня увеличился на 20%, объем переработки ПГС - увеличился на 10 %.

В 2007 г. относительно 2006 г. объем переработанного песка снизился на 3%, щебня -вырос на 25 % и ПГС увеличился на 31% .

В 2008 г. относительно 2007 г. объем переработанного песка в порту увеличился на 1%, щебня -увеличился на 66% и ПГС уменьшился на 11%

В 2009 г. объем переработки песка в порту относительно 2008 г. упал на 4%, щебня -вырос на 12 % и ПГС увеличился на 3%.

Таблица 2.9 Абсолютное значение 1% прироста

Наименование груза	годы
	06/05	07/06	08/07	09/08
Песок	0,83	0,79	0,77	0,78
Щебень	0,1	0,12	0,15	0,25
ПГС	0,2	0,22	0,29	0,26
Всего:	1,13	1,13	1,21	1,29

Абсолютный прирост переработки грузов в порту в 2006 г. по сравнению с 2005 г. составил 1,!3%, в 2007 г. по сравнению с 2006 г. - 1,13%, в 2008 г. по сравнению с 2007 г. - 1,21% , и в 2009 г. по сравнению с 2008 г. - 1,29%. Абсолютный прирост переработки песка в 2006 г. по сравнению с 2005 г. составил 0,83%, щебня - 0,1%, ПГС - 0,2%. В 2007 г. по сравнению с 2006 г. абсолютный прирост переработанного песка составил 0,79%, щебня - 0,12% и ПГС - 0,22%. В 2008 г. по сравнению с 2007 г. абсолютный прирост переработки песка составил 0,77%, щебня - 0,15%, ПГС - 0,29%.

В 2009 г. по сравнению с 2008 г. абсолютный прирост переработки песка в порту составил 0,78%, щебня - 0,25%, ПГС - 0,26%.

3. Средние показатели рядов динамики

Таблица 2.10 Средний уровень ряда

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	78,25	17,75	22,125	121,125

В период с 2005 г. по 2009 г. объем переработки грузов в порту в среднем составил 121,125.т.

Объем переработанного песка в среднем составил 78,25 т.т., щебня - 17,75 т.т. и ПГС - 22,125 т.т.

Таблица 2.11 Средний абсолютный прирост

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
?	-2	4,5	1,75	4,25

В период с 2005 г. по 2009 г. объем переработки грузов в порту в среднем составил 4,25 т.т.

Объем переработанного песка в среднем снижался на 2 т.т. в год, щебня - увеличивался на 4,5 т.т. и ПГС -увеличивался на 1,75 т.т.

Таблица 2.12 Средний темп роста,%

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	97,52	130,9	108,82	103,59

В 2006 г. относительно 2005 г., в 2007 г. относительно 2006 г., в 2008 г. относительно 2007 г. и в 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного груза в порту в среднем составил 103,59%; объем переработки песка в среднем составил 97,52%; объем переработки щебня - 130,9% в среднем, и объем переработки ПГС - 108,82% в среднем.



Таблица 2.13 Средний темп прироста, %

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	-2,48	30,9	8,82	3,59

Таким образом, объем переработанного груза в порту из года в год, в период с 2005 г. по 2009 г. увеличивался в среднем на 3,59%; объем переработанного песка уменьшался в среднем на 2,48%, щебня -увеличился на 30,9% в среднем, и объем переработанного ПГС увеличился в среднем на 8,82%.

Таблица 2.14 Средняя величина абсолютного значения 1 % прироста

	Песок	Щебень	ПГС	Всего
	0,79	0,15	0,24	1,19

Таким образом, объем переработанного груза в порту из года в год, в период с 2005 г. по 2009 г. увеличивался в среднем на 1,19%; объем переработанного песка - в среднем на 0,79%, щебня - 0,15% в среднем, и объем переработанного ПГС 0,24%.

4. Коэффициенты опережения.

Коэффициенты опережения используются при сопоставлении динамики развития различных явлений и представляют собой отношение темпов роста или темпов прироста за одинаковые промежутки времени по двум динамическим рядам

Расчет коэффициентов опережения роста объемов переработки щебня над ростом переработки песка

Таблица 2.15

Годы	Темп роста объемов переработки песка в % к 2005г.	Темп роста объемов переработки щебня в % к 2005г.	Коэффициенты опережения, рассчитанные по темпам роста
2005	-	-	-
2006	95,18	120	1,26
2007	92,77	150	1,61
2008	93,97	250	2,66
2009	90,36	280	3,09

Расчет коэффициентов опережения роста объемов переработки ПГС над ростом переработки песка.

Таблица 2.16

Годы	Темп роста объемов переработки песка в % к 2005г.	Темп роста объемов переработки ПГС в % к 2005г.	Коэффициенты опережения, рассчитанные по темпам роста
2005	-	-	-
2006	95,18	110	1,15
2007	92,77	145	1,56
2008	93,97	130	1,38
2009	90,36	135	1,49

В 2006 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения роста объемов переработки щебня над ростом переработки песка составил 1,26, а ПГС над песком - 1,15

В 2007 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения переработанного щебня над песком составил 1,61, ПГС - 1,56.

В 2008 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения переработанного в порту щебня над песком составил 2,66, ПГС - 1,38.

В 2009 г. относительно 2005 г. коэффициент опережения переработки щебня над песком составил 3,09, ПГС над песком - 1,49.

2.2 Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда

Важным направлением в изучении показателей динамики социально-экономических явлений и процессов является изучение общей тенденции развития или тренд.

Тренд (общая тенденция развития) - это изменение временного ряда, которые отражают некоторое общее направление развития.

Существует ряд способов определения тренда. Эти способы называются способами сглаживания временных рядов. К основным из них относятся:

- метод укрупнения интервалов,

- метод использования скользящей средней,

- метод аналитического выравнивания.

Метод укрупнения интервалов. Суть этого метода заключается в замене фактических данных данными более крупных периодов. Например, данные по месяцам объединяются в данные по кварталам; Данные по кварталам объединяются в данные по полугодиям и т.д.

Метод использования скользящей средней. Суть этого метода заключается в замене фактических ровней рядом подвижных скользящих, которые рассчитываются для определенных последовательно подвижных (скользящих) интервалов и относятся к середине каждого из них. Сглаживание данным способ можно проводить по любому числу уровней ряда.

Если число уровней в интервале сглаживания нечетное. Например, n' = 3. n' - интервал сглаживания.

Если число уровней ряда в интервале сглаживания четное. (n' = 4).

Центрирование. Задача центрирования - совместить полученные данные с конкретными временными точками. Для этого находится средняя арифметическая между соседними скользящими средними.

Общий подход к определению числа уровней в интервале сглаживания:

Если необходимо сгладить мелкие беспорядочные колебания, то интервал сглаживания уменьшают, когда нужно сохранить более мелкие волны.

Недостатком этого метода является то, что он укорачивает сглаженный ряд на величину с каждого конца.

Метод аналитического выравнивания. Его суть заключается в подборе математической функции, которая бы наиболее точно отражала существующую зависимость. Этот метод можно в дальнейшем применять для краткосрочного прогнозирования, при условии, что внешняя среда будет оставаться приблизительно на том же уровне.

В экономической практике изучения трендов рассматривают несколько эталонных типов развития социально-экономических явлений во времени.

I Равномерное развитие. Этот тип динамики описывается уравнением прямой

----- - снижение темпов роста

____ - рост

Для этого типа динамики характерны постоянные цепные приросты.

II Равноускоренное (равнозамедленное) развитие.

При этом типе динамики происходит постоянное ускорение или замедленное развитие. Этот тип развития описывается параболой второго порядка.

III Развитие по показательной функции

Этот тип развития используется в том случае, когда темпы прироста (цепные) примерно постоянны.

- - - - - снижение темпов роста

____ - рост

IV Развитие с замедлением роста в конце периода

У этого типа динамики цепные абсолютные приросты сокращаются в конечных уровнях ряда.

Практика статистического изучения тренда социально-экономических явлений показывает, что порой невозможно однозначно решить вопрос о том, какому типу развития больше всего отвечают показатели ряда динамики, поэтому обычно выдвигается гипотеза о нескольких возможных типах развития и намечается к рассмотрению несколько типов зависимостей. Затем с помощью специального показателя, который называется средняя ошибка аппроксимации, определяется, какая из функций наиболее точно описывает фактические данные.

Ошибка аппроксимации показывает, на сколько в среднем отклоняются теоретические уровни от соответствующих им реальных данных. Наиболее точной будет считаться та функция, у которой ошибка аппроксимации будет минимальной.

2. Сглаживание уровней рядов динамики с помощью трехчленной скользящей средней.

Песок:

Щебень:

ПГС:

3. Выравнивание уровней по прямой.

Вспомогательная таблица для расчётов параметров линейной функции и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного ПГС

Таблица 2.17

Годы	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t		yt	Теоретический уровень,
2005	20	-2	4	-40	21,2	-1,2	1,44
2006	22	-1	1	-22	23	-1	1
2007	29	0	0	0	24,8	4,2	17,64
2008	26	1	1	26	26,6	-0,6	0,3
2009	27	2	4	54	28,4	-1,4	1,96
	124	0	10	18	124	-	22,34

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ±1,58 т.т.

Выравнивание уровней по параболе.

Вспомогательная таблица для расчета параметров параболы второго порядка и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного ПГС

Таблица 2.18

Год	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн. дат, t			ty		Теорет. уровень,
2005	20	-2	4	16	-40	80	19,51	0,49	0,49
2006	22	-1	1	1	-22	22	23,86	-1,86	3,46
2007	29	0	0	0	0	0	26,51	2,49	6,20
2008	26	1	1	1	26	26	23,46	2,54	6,45
2009	27	2	4	16	54	108	29,51	-2,51	6,30
	124	0	10	34	18	236	122,85	-	22,90

;

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 2,39 т.т.

Вывод: более адекватной является модель по прямой, так как ее ошибка аппроксимации меньше.

Выравнивание уровней по прямой.

Вспомогательная таблица для расчётов параметров линейной функции и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного щебня

Таблица 2.19

Годы	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t		yt	Теоретический уровень,
2005	10	-2	4	-20	8,2	1,8	3,24
2006	12	-1	1	-12	13,1	-1,1	1,21
2007	15	0	0	0	18	-3	9
2008	25	1	1	25	22,9	2,1	4,41
2009	28	2	4	56	27,8	0,2	0,04
	90	0	10	49	90	-	17,9

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 1,41

Выравнивание уровней по параболе.

Вспомогательная таблица для расчета параметров параболы второго порядка и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного щебня

Таблица 2.20

Год	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t			ty		Теорет. уровень,
2005	10	-2	4	16	-20	40	9,47	0,53	0,2809
2006	12	-1	1	1	-12	12	12,45	-0,45	0,2025
2007	15	0	0	0	0	0	16,71	-1,71	2,9241
2008	25	1	1	1	26	25	22,25	2,75	7,5625
2009	28	2	4	16	56	112	29,07	-1,07	1,1449
	90	0	10	34	49	189	89,95	-	12,1149

;

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 1,74

Вывод: Ошибка аппроксимации по прямой примерно равна ошибке аппроксимации по параболе, поэтому обе модели являются адекватными.

Выравнивание уровней по прямой.

Вспомогательная таблица для расчётов параметров линейной функции и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного песка

Таблица 2.21

Годы	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t		yt	Теоретический уровень,
2005	83	-2	4	-166	81,8	2,2	4,84
2006	79	-1	1	-79	80,1	-1,1	1,21
2007	77	0	0	0	78,4	-1,4	1,96
2008	78	1	1	78	76,7	1,3	1,69
2009	75	2	4	150	75	0	0
	392	0	10	-17	392	-	9,7

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ±1,03 т.т.

Выравнивание уровней по параболе.

Вспомогательная таблица для расчета параметров параболы второго порядка и стандартной ошибки аппроксимации для переработанного песка

Таблица 2.22

Год	Объем перевозок грузов,т.т	Обознач. временн.дат, t			ty		Теорет. уровень,
2005	83	-2	4	16	-166	332	82,48	0,52	0,27
2006	79	-1	1	1	-79	79	79,73	-0,73	0,53
2007	77	0	0	0	0	0	77,68	-0,68	0,46
2008	78	1	1	1	78	78	76,33	1,67	2,78
2009	75	2	4	16	150	300	75,68	-0,68	0,46
	392	0	10	34	-17	789	391,9	-	4,5

;

Ошибка аппроксимации:

Таким образом, теоретические значения в среднем отклоняются от фактических на ± 1,06 т.т.

Вывод: Как модель по прямой, так и модель по параболе являются адекватными, так как их ошибка аппроксимации примерно равна.



2.3 Прогнозирование временных рядов

ПГС.

Таблица 2.23

Годы	Перевезено грузов,т.т,
2005	20	-2
2006	22	-1
2007	29	0
2008	26	1
2009	27	2
2010	30,2	3

n-m=3

Таким образом, с вероятностью 95% можно сказать, что в 2010 г. объем переработки ПГС будет находиться в пределах от 30,2-5,02 до 30,2+5,02, т.е. в переделах от 25,18 до 35,22 т.т.

Щебень.

Таблица 2.24

Годы	Перевезено грузов,т.т,
2005	10	-2
2006	12	-1
2007	15	0
2008	25	1
2009	28	2
2010	37,17	3

n-m=2

Таким образом, с вероятностью 95% можно сказать, что в 2010 г. объем переработки щебня будет находиться в пределах от 37,17-7,487 до 37,17+7,487, т.е. в переделах от 29,68 до 44,65 т.т.

Песок.



Таблица 2.25

Годы	Перевезено грузов,т.т,
2005	83	-2
2006	79	-1
2007	77	0
2008	78	1
2009	75	2
2010	73,3	3

n-m=3

Таким образом, с вероятностью 95% можно сказать, что в 2010 г. объем переработки песка будет находиться в пределах от 73,3-3,27 до 73,3+3,27, т.е. в переделах от 70,03 до 76,57 т.т.



Глава III. Индексный анализ временных рядов

3.1 Общее понятие об индексах и значение индексного метода анализа

Слово «индекс» в переводе с латинского (index) означает «указатель», «показатель». Этот статистический показатель используется для целей сопоставительного анализа развития явления во времени, т.е. является относительной величиной.

Важное значение в статистических исследованиях коммерческой деятельности имеет индексный метод. Полученные на основе этого метода показатели используются для характеристики развития анализируемых показателей во времени, по территории, изучения структуры и взаимосвязей, выявления роли факторов в изменении сложных явлений.

Индексы широко применяются в экономических разработках государственной и ведомственной статистики.

Итак, статистический индекс - это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их частей.

В связи с этим различают динамические, территориальные индексы, а также индексы выполнения плана.

Многие общественные явления состоят из непосредственно несопоставимых явлений, поэтому основной вопрос - это вопрос сопоставимости сравниваемых явлений.

К какому бы экономическому явлению ни относились индексы, чтобы рассчитать их, необходимо сравнивать различные уровни, которые относятся либо к различным периодам времени, либо к плановому заданию, либо к различным территориям. В связи с этим различают базисный период (период, к которому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период (период, к которому относится сравниваемая величина). При исчислении важно правильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения.

Индексы могут относиться либо к отдельным элементам сложного экономического явления, либо ко всему явлению в целом.

Индекс как относительный показатель может быть выражен в виде коэффициентов (когда базовый уровень принят за 1) или в виде процентов (когда он принят за 100). Если индекс больше 1 (или 100%) уровень изучаемого явления растет, если меньше 1 (или 100%) - снижается.

Расчеты многих индексов сложны, методология этих расчетов составляет предмет теории индексного метода (основные положения будут рассмотрены ниже).

Индексный метод в статистических исследованиях применяется очень широко. Можно выделить три основные сферы применения индексного метода:

- сравнительная характеристика сложных совокупностей (индексы роста и прироста, индексы выполнения плана, территориальные индексы);

- анализ динамики средних показателей: зависящих от изменения структуры совокупности;

- изучение связей и оценка доли отдельных факторов в изменении сложного явления.

Индивидуальные и общие индексы.

В зависимости от степени охвата подвергнутых обобщению единиц изучаемой совокупности индексы подразделяются на индивидуальные (элементарные) и общие.

Индивидуальные индексы (i) характеризуют изменения отдельных единиц статистической совокупности. Так, например, если при изучении оптовой реализации продовольственных товаров определяются изменения в продаже отдельных товарных разновидностей, то получают индивидуальные (однотоварные) индексы.

Общие индексы (I) выражают сводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующих статистическую совокупность. Пример, показатель изменения объема реализации товарной массы продуктов питания по отдельным периодам будет общим индексом физического объема товарооборота.

Важной особенностью общих индексов является то, что они обладают синтетическими и аналитическими свойствами.

Классификация индексов:

1) По степени охвата единиц совокупности:

- индивидуальные - характеризуют изменение отдельных единиц совокупности

- общие - выражают общее изменение всех единиц совокупности.

2) В зависимости от объектов исследования:

- индексы количественных показателей (индексы физического объема продукции, товарооборота)

- индексы качественных показателей (индексы цен, себестоимости, производительности труда)

3) По составу явления:

- индексы переменного состава

- постоянного состава

- индексы влияния структурных сдвигов

4) По форме построения:

- агрегатные

- средние (арифметические) гармонические

5) По базе сравнения:

- динамические

- территориальные

- индексы выполнения плана или норматива

6) По виду весов:

- с постоянными весами

- с переменными весами

Индекс переменного состава показывает, как изменилась средняя величина в текущем периоде по сравнению с базисным за счет изменения обоих факторов.

Абсолютное изменение средней величины рассчитывается как разница между числителем и знаменателем индекса.

Индекс постоянного (фиксированного) состава показывает, как изменилась бы средняя величина только за счет изменения отдельных значений индексируемой величины

Разница между числителем и знаменателем этого индекса покажет, как изменилась средняя величина только за счёт изменения индексируемой величины.

Индексы структуры (структурных сдвигов) показывают, в какой мере изменение средней величины произошло за счет структурных изменений в составе совокупности.

Разница между числителем и знаменателем индекса показывает, насколько изменение средней вызвано изменениями в структуре совокупности.

Индексы находятся во взаимосвязи:

С помощью экономических индексов решаются следующие задачи:

Измерение динамики социально-экономического явления за два и более периодов времени;

Измерение динамики среднего экономического показателя;

Измерение соотношения показателей по разным регионам;

Определение степени влияния изменений значений одних показателей на динамику других;

Пересчет значения макроэкономических показателей из фактических цен в сопоставленные.

3.2 Индексный анализ средней тарифной ставки

Индекс тарифной ставки:

Изменение величины тарифной ставки по каждому виду грузов.



Таблица 3.1

	Песок	Щебень	ПГС
	119,1	107,4	109,5

Индекс объема:

Таблица 3.2

	Песок	Щебень	ПГС
	96,1	112	103,8

Индекс доходов:

Таблица 3

	Песок	Щебень	ПГС
	114,5	120,2	113,7



Взаимосвязь между индексами:

Таблица 3.5

	Песок	Щебень	ПГС
	1,191	1,074	1,095
	0,961	1,12	1,038
	1,145	1,202	1,137

Проанализировав данные таблиц, можно сделать следующие выводы: тарифная ставка за 1 т. переработки песка в 2009 г. относительно 2008 г. увеличилась на 19%, щебня - на 7%, и ПГС - на 9%.

В 2009 г. относительно 2008 г. объем переработанного песка в порту снизился на 4%, объем переработанного щебня -возрос на 12 %, ПГС увеличился на 3,8%.

Таким образом, в 2009 г. относительно 2008 г. доходы от переработки в порту песка возросли в 14,5%, щебня - на 20,2%, а ПГС -на 13,7%.

Относительное изменение средней тарифной ставки



Таблица 3.6

	Песок	Щебень	ПГС
	0,58	0,21	0,21
	0,60	0,20	0,20

Таким образом, величина средней тарифной ставки в 2009 г. относительно 2008 г. составила 1,145, т.е. увеличилась на 14,5%.

Абсолютное изменение средней тарифной ставки:

р/т

Таким образом, в 2009 г. по сравнению с 2008 г. величина средней тарифной ставки увеличилась на 2,95 р/т

Изменение тарифных ставок переработанных грузов:

Таким образом, средняя тарифная ставка составила 1,128 за счет изменения тарифной ставки каждого отдельного груза. (увеличилась на 12%).

Изменение удельного веса этих грузов в общем объеме перевозок:



р/т

Таким образом, значение средней тарифной ставки за счет изменения тарифных ставок каждого отдельного груза увеличилось на 2,64 р/т.

Индекс структурных сдвигов:

Таким образом, изменение средней тарифной ставки за счет изменения удельного веса отдельных грузов в общем объеме перевозок составило 1,015. (незначительно увеличилась на 1,5%).

Абсолютное изменение средней тарифной ставки за счет перераспределения доли каждого груза в общем объеме переработки:

р/т

Таким образом, величина средней тарифной ставки за счет изменения удельного веса отдельных грузов в общем объеме перевозок уменьшилась на 0,3 р/т.

Общее изменение средней тарифной ставки:

р/т

Что соответствует ранее полученной величине:

р/т

Таким образом, общее изменение средней тарифной ставки за счет влияния обоих факторов составило 2,95 р/т

3.3 Индексный анализ влияния факторов на изменение величины доходов за выполнение погрузочно-разгрузочных работ

- доходные ставки за переработку отдельных видов грузов, соответственно в текущих и базисных периодах;

- количество перегруженного груза (по видам) в текущем и базисном периодах.

Таблица 3.7

	Песок	Щебень	ПГС
	1260	730,8	1026	3016,8
	1099,8	607,5	902,2	2609,5

Можно сказать, что в 2009 г. относительно 2008 г. величина общего дохода увеличилась на 15%.

В абсолютных величинах:

Таким образом, в 2009 г. по сравнению с 2008 г. величина общего дохода увеличилась на 407,3 т.р.

Общий индекс тарифов:

Таким образом, изменение величины общего дохода за счет изменения величины тарифных ставок составило 1,12. (увеличилось на 12%).

Абсолютное изменение доходов за счет изменения величины тарифных ставок:

Можно сказать, что величина общего дохода за счет изменения величины тарифных ставок увеличилась на 342, т.р.

Индекс объема перегруженного груза:

Таким образом, изменение объема перевезенного груза составило 1,025 (увеличилась на 2,5%) за счет изменения объемов переработанного груза в порту. Абсолютное изменение доходов за счет изменения объемов переработки грузов

Можно сказать, что величина общего дохода за счет изменения объемов переработки грузов увеличилось на 65,3.

Общее изменение дохода:

Проверка:

407,3 =407,3

Таким образом, общее изменение величины дохода за счет влияния обоих факторов составило 695 т.р.



Заключение

По итогам проведенного анализа можно говорить о том, что в порту в течение анализируемого периода наибольший объем перевозок занимал песок (в 2005г-83т.т.), меньше всего перевозилось щебня и ПГС (в 2005г- 10 т.т. и 2005г- 20 т.т. соответственно).

Темп роста объема переработки песка отстает от темпов роста объемов переработки ПГС и щебня.

Спрогнозировав возможный объем перевозок в 2010 году можно отметить, что объем перевозки песка с точностью до 95 % будет находиться в пределах от 70,03 до 76,57 т.т., объем перевозки щебня будет находиться в пределах от29,68 до 44,65 т.т., объем перевозки ПГС в пределах от 25,18до 35,22 т.т.

Из расчетов индексов тарифной ставки, объема и доходов видно, что доходы от перевозки песка в 2009г выросли в 14%, доходы от перевозки щебня выросли в 20%, а доходы от перевозки ПГС- в 13%.

Общий доход от перевозки грузов в 2009г по сравнению с 2008г увеличился на 407,3 т,р в большей степени за счет изменения величины тарифных ставок, в меньшей степени - за счет изменения объемов переработки.

В данной курсовой работе был приведен статистический анализ экономической информации, в ходе которого были сделаны следующие выводы:

Графики пользуются большой популярностью не только у статистиков и работников учета в силу своей наглядности и доходчивости. В ряде случаев они являются незаменимым средством обобщения статистических данных, подведения итогов сложных исследований и выявления связей между явлениями. Поэтому необходимо уметь строить и читать статистические графики.

Анализ скорости и интенсивности развития осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней временного ряда между собой.

Важным направлением в изучении показателей динамики социально-экономических явлений и процессов является изучение общей тенденции развития (тренд). Существует ряд способов определения тренда. Эти способы называются способами сглаживания временных рядов. Практика статистического изучения тренда социально-экономических явлений показывает, что порой невозможно однозначно решить вопрос о том, какому типу развития больше всего отвечают показатели ряда динамики, поэтому обычно выдвигается гипотеза о нескольких возможных типах развития и намечается к рассмотрению несколько типов зависимостей.

Индексный метод изучения роли факторов в изменении сложных социально-экономических явлений имеет важное практическое значение. Применение этой методологии в анализе экономической информации является предметом специальных курсов отраслевых статистик: финансовой, банковской, коммерческой и других.



Список литературы

1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 480 с: ил.

2. Потапова Е.В., Статистика: Методические рекомендации по выполнению курсовой работы, Альтаир-МГАВТ, 2011.

3. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г. /Теория статистики: Учебник - М.:Финансы и статистика,2006.

4. Конспект лекций по предмету «Статистика».

Размещено на Allbest.ru