Статистический анализ и прогнозирование показателя грузооборота по Республике Калмыкия

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Система статистических показателей транспорта. Комплекс статистических методов исследования

2. Статистический анализ и прогнозирование показателя грузооборота по Республике Калмыкия и ОАО Автобаза №9

Заключение

Список использованной литературы



Введение

В данной работе представлен статистический анализ грузооборота по предприятиям и организациям в Республике Калмыкия и ОАО Автобаза №9.

Актуальность проводимого исследования ярко проявляется в свете современной социально-экономической ситуации в нашей стране.

Владение методами статистики дает возможность превращать безликую и разрозненную массу числовых данных в стройную систему знаний, основываясь на которых можно принимать эффективные управленческие решения.

Цель курсовой работы - освоить инструменты статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач.

Можно выделить следующие задачи данной курсовой работы:

приобрести навыки работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений;

освоить методы выполнения оценок параметров по данным предприятия;

освоить методы анализа рядов динамики, выявления основной тенденции развития и сезонных колебаний;

развить аналитические навыки в ходе применения вариационного и корреляционного методов и интерпретации полученных результатов.

В работе рассмотрены теоретические положения, проведен статистический анализ с помощью статистических методов и приемов, построены аналитические таблицы и графики.

транспорт грузовой грузооборот калмыкия



1. Система статистических показателей транспорта. Комплекс статистических методов исследования

Статистика транспорта - отрасль статистики, которая изучает явления и процессы, происходящие на транспорте.

Основная форма наблюдения - сплошная текущая и годовая статистическая отчетность, в ряде случаев - переписи и специальные обследования как сплошные, так и выборочные. При изучении наиболее массового вида транспорта - автомобильного, а также других видов транспорта, где получает развитие малое предпринимательство, в целях снижения отчетной нагрузки на хозяйствующие объекты, используется одни из видов несплошного наблюдения - метод основного массива (цензовый).

Система показателей статистики транспорта с группировкой по экономическим, территориальным, техническим и технологическим признакам является основой изучения транспортной системы страны. По отраслевому признаку делится на статистику отдельных видов транспорта: железнодорожного, автомобильного, городского электрического, дорожного хозяйства, трубопроводного, морского, внутреннего водного, воздушного; по тематическому - на статистику перевозок грузов, пассажиров, статистику наличия транспортных средств и их использования, путей сообщения, статистику безопасности движения, статистику груда, статистику материальных ресурсов, статистику финансовых результатов, статистику инвестиций и инноваций.

Транспорт общего пользования - транспорт, удовлетворяющий потребности всех отраслей экономики и населения в перевозках грузов и пассажиров, перемещающий различные виды продукции между производителями и потребителями, осуществляющий общедоступное транспортное обслуживание населения. К перевозкам транспортом общего пользования относятся перевозки на коммерческой основе (за плату) пассажиров (включая граждан, пользующихся правом бесплатного проезда на общественном транспорте) или грузов. Перевозка, осуществляемая коммерческой организацией, признается перевозкой транспортом общего пользования, если из закона, иных правовых актов или выданного этой организации разрешения (лицензии) вытекает, что эта организация обязана осуществлять перевозки грузов, пассажиров и багажа по обращению любого гражданина или юридического лица.

Перечень организаций, обязанных осуществлять перевозки, признаваемые перевозками транспортом общего пользования, публикуется в установленном порядке.

Договор на перевозки транспортом общего пользования является публичным договором.

По всем видам транспорта общего пользования, кроме автомобильного, объем перевезенных грузов показан по моменту отправления. На автомобильном транспорте учет перевезенных грузов осуществляется по моменту прибытия.

Грузооборот транспорта - объем работы транспорта по перевозкам грузов, выраженный в тонно-километрах. Исчисляется суммированием произведенной массы перевезенных грузов в тоннах на расстояние перевозки в километрах (милях). Грузооборот транспорта группируется по видам транспорта, сообщениям, по ширине колеи, роду движения, роду грузов и другим признакам.

Перевозки грузов промышленным железнодорожным транспортом включает грузы, перевезенные по подъездным путям промышленных и других предприятий и организаций; являются суммой грузов, принятых с железных дорог общего пользования и переданных на эти железные дороги, а также грузов, перевезенных по подъездным путям в пределах этих предприятий и организаций без выхода на сеть общего пользования.

Пассажирооборот транспорта - объем работы транспорта по перевозкам пассажиров. Единицей измерения является пассажиро-километр, т. е. перемещение пассажира на расстояние 1 км. Определяется суммированием произведений количества пассажиров по каждой позиции перевозки на расстояние перевозки; исчисляется раздельно по видам транспорта, сообщениям перевозок и другим признакам.

Статистическое наблюдение - планомерное, научно организованное получение первичной статистической информации об изучаемом явлении или процессе. По каждой единице изучаемого явления устанавливается факт ее наличия в данное время в определенном месте, и указываются признаки, регистрация которых предусмотрена программой наблюдения. Сведения о каждой единице фиксируются па особых бланках, называемых формулярами наблюдения.

Методология транспортной статистики, как и других отраслей экономики (промышленность, сельское хозяйство и пр.), представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов статистического исследования. Общие правила статистического исследования исходят из общих положений социально-экономической теории и принципа диалектического метода познания. Они составляют теоретическую базу статистики.

Теоретический (качественный) анализ явления, основанный на социально-экономических науках, всегда предшествует' его статистическому изучению и является необходимым условием правильной организации статистического исследования и опенки его результатов. Таким образом, необходимым условием статистического изучения является понимание сущности изучаемого явления, знание законов его развития и особенностей конкретной обстановки, в условиях которой оно развивается. Гак, прежде чем провести статистическое исследование для выявления влияния отдельных факторов на изменение производительности труда работников железнодорожного транспорта, необходимо предварительно уяснить понятие производительности труда, обосновать метод расчета показателя для данной отрасли экономики, определить состав факторов п характер их воздействия.

Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических явлений и процессов. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т.п. В общем абсолютные статистические величины - это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения. Последние определяют сущность абсолютной величины.

Средняя величина - это обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку.

Она отражает объективный уровень, достигнутый в процессе развития явления к определенному моменту или периоду.

Средняя представляет значение определенного признака в совокупности одним числом и элиминирует индивидуальные различия значений отдельных величин совокупности.

Средняя арифметическая простая (невзвешенная) равна сумме отдельных значений признака, деленной на число этих значений.

Отдельные значения признака называют вариантами и обозначают через х (); число единиц совокупности обозначают через n, среднее значение признака - через . Следовательно, средняя арифметическая простая равна:

Полученная формула называется средней арифметической взвешенной.

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.

Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.

Размах вариации - это разность между наибольшим () и наименьшим () значениями вариантов.

Чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой совокупности.

Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без учета знака этих отклонений:

.

Дисперсия - это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается . В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:

-- дисперсия невзвешенная (простая);

-- дисперсия взвешенная.

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается S:



-- среднее квадратическое отклонение невзвешенное;

-- среднее квадратическое отклонение взвешенное.

Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т.д.).

Коэффициент вариации.

Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.

Другая важнейшая задача - измерение тесноты зависимости - для всех форм связи может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения:

дисперсия в ряду выравненных значений результативного показателя

дисперсия в ряду фактических значений у.

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r, для расчета которого можно использовать следующие формулы:

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» - прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (базисный)

где yi - уровень сравниваемого периода; y0 - уровень базисного периода.

Абсолютный прирост с переменной базой (цепной), который называют скоростью роста,

где yi - уровень сравниваемого периода; yi-1 - уровень предшествующего периода.

Коэффициент роста K_i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.

Коэффициент роста базисный

Коэффициент роста цепной



Темп роста

Темп прироста ТП определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.

Темп прироста базисный

Темп прироста цепной

Темп прироста можно рассчитать и иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей): 1) Т_п = Т_р - 100%; 2) Т_п = K_i - 1.

Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

где n - число уровней ряда.

Средний уровень моментного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической:

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

2. Статистический анализ и прогнозирование показателя грузооборота по Республике Калмыкия и ОАО Автобаза №9

Таблица 2.1.1

Основные показатели ОАО Автобаза №9

	Декабрь 2014	Январь 2015	Февраль 2015	Март 2015	Апрель 2015
Отгружено продукции, работ, услуг, тыс.рублей	448,8	222,4	472,5	68,1	75,3
Перевезено грузов , т.	623,0	1047,0	410,0	205,0	625,0
Грузооборот транспорта, т-км	121060	138050	45670	16300	21270

Отгружено продукции, работ услуг предприятием ОАО Автобаза №9 в декабре 2014 года на сумму 448,8тыс. руб., в апреле 2015 года - 75,3тыс.рублей. Перевезено грузов наибольший показатель составляет 1047т - в феврале т.г., наименьший - в марте 2015 года - 205т. Грузооборот транспорта на предприятии составил в апреле 21270т-км, что на 30,5%, а с январем на 84,6% уменьшился.



Таблица 2.1.2

Динамика грузооборота транспорта общего пользования

годы	Грузооборот млн.ткм	абс. прирост	темп роста	темп прироста	абс. значение 1% прироста
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2001	112,4	-	-	-	-	-	-	-
2002	88,2	-24,2	-24,2	78,47	78,47	-21,53	-21,53	1,124
2003	46,0	-42,2	-66,4	52,15	40,93	-47,85	-59,07	0,882
2004	31,5	-14,5	-80,9	68,48	28,02	-31,52	-71,98	0,46
2005	70,8	39,3	-41,6	224,76	62,99	124,76	-37,01	0,315
2006	48,7	-22,1	-63,7	68,79	43,33	-31,21	-56,67	0,708
2007	42,5	-6,2	-69,9	87,27	37,81	-12,73	-62,19	0,487
2008	51,1	8,6	-61,3	120,24	45,46	20,24	-54,54	0,425
2009	41,5	-9,6	-70,9	81,21	36,92	-18,79	-63,08	0,511
2010	31,5	-10,0	-80,9	75,90	28,02	-24,10	-71,98	0,415
2011	33,0	1,5	-79,4	104,76	29,36	4,76	-70,64	0,315
2012	35,0	2,0	-77,4	106,06	31,14	6,06	-68,86	0,33
2013	55,1	20,1	-57,3	157,43	49,02	57,43	-50,98	0,35

Грузооборот в 2001г. был равен 112,4млн.ткм, в 2013г. снижение составило 57,3млн.т.км или 50,98%. По сравнению с 2012г. грузооборот увеличился на 20,1млн.т.км или 57,43%.

Для обобщения показателя за весь период используем средние показатели динамики.

Средний уровень ряда:

Средний абсолютный прирост:

Средний темп роста:

Средний темп прироста:

Таким образом, средние показатели динамики дают обобщенную характеристику развития рассматриваемого явления. В среднем за тринадцать лет грузооборот составил 52,869млн.т.км, среднее абсолютное сокращение равно 4,775млн.т.км в год или в относительном выражении 5,34%, средний темп роста грузооборота равен 94,66%.

Рис.1. Динамика грузооборота транспорта общего пользования, млн.т.км



Таблица 2.1.3

Динамика грузооборота на ОАО Автобаза №9

месяцы	грузооборот, т-км	абс. прирост	темп роста	темп прироста	абс.значение 1% прироста
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
дек.14	121060	-	-	-	-	-	-	-
янв.15	138050	16990,0	16990,0	114,03	114,03	14,03	14,03	1210,6
фев.15	45670	-92380,0	-75390,0	33,08	37,73	-66,92	-62,27	1380,5
мар.15	16300	-29370,0	-104760,0	35,69	13,46	-64,31	-86,54	456,7
апр.15	21270	4970,0	-99790,0	130,49	17,57	30,49	-82,43	163

В апреле 2015 года грузооборот на предприятии увеличился на 4970т-км, с базисным периодом уменьшился на 99790т-км. Цепной темп роста составил 130,49%, базисный - 17,57%. Абсолютное значение 1% прироста в апреле 2015 года 163т-км, в январе 2015 года 1210,6т-км.

Рис.2 Динамика грузооборота, т-км

Статистический анализ вариации

Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Особенно актуально оно в период формирования многоукладной экономики. Измерение вариации, выяснение ее причины, выявление влияния отдельных факторов дает важную информацию для принятия научно обоснованных управленческих решений.

К показателям вариации относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Таблица 2.1.4

Расчет показателей вариации грузооборота по Республике Калмыкия

годы	грузооборот, млн.т.км	Накопленная частота
2001	112,4	112,4	58,11	3376,772
2002	88,2	200,6	33,91	1149,888
2003	46,0	246,6	-8,29	68,7241
2004	31,5	278,1	-22,79	519,3841
2005	70,8	348,9	16,51	272,5801
2006	48,7	397,6	-5,59	31,2481
2007	42,5	440,1	-11,79	139,0041
2008	51,1	491,2	-3,19	10,1761
2009	41,5	532,7	-12,79	163,5841
2010	31,5	564,2	-22,79	519,3841
2011	33,0	597,2	-21,29	453,2641
2012	35,0	632,2	-17,8692	319,3094
2013	55,1	687,3	2,230769	4,976331
сумма	687,3		208,6769	7050,528
среднее	52,86923077

Размах вариации составляет

Дисперсия:



Среднее квадратическое отклонение:

Коэффициент вариации:

Таким образом, разница между наибольшим и наименьшим значением или размах вариации в грузообороте составляет 80,9млн.т.км, средний объем грузооборота в рассматриваемой совокупности равен 52,869млн.т.км.. Дисперсия признака составляет 542,348, среднее квадратическое отклонение признака от их средней величины равно 23,288. Рассчитанный коэффициент вариации подтверждает большую колеблемость признака в совокупности (v > 33%), которую выявил размах вариации в грузообороте по республике.

Рис.3. Гистограмма и полигон распределения грузооборота, млн.т.км

Рис.4. Кумулята распределения грузооборота, млн.т.км

Таблица 2.1.5

Расчет показателей вариации грузооборота ОАО Автобаза №9

годы	грузооборот, т.км	Накопленная частота
дек.14	121060	121060	52590	2765708100
янв.15	138050	259110	69580	4841376400
фев.15	45670	304780	-22800	519840000
мар.15	16300	321080	-52170	2721708900
апр.15	21270	342350	-47200	2227840000
Итого	342350			13076473400

Размах вариации составляет

Дисперсия:

Среднее квадратическое отклонение:

Коэффициент вариации:

Таким образом, разница между наибольшим и наименьшим значением или размах вариации в грузообороте составляет 121750т.км, средний объем грузооборота в рассматриваемой совокупности равен 68470т.км.. Дисперсия признака составляет 2615294680, среднее квадратическое отклонение признака от их средней величины равно 51139,95. Рассчитанный коэффициент вариации подтверждает большую колеблемость признака в совокупности (v > 33%), которую выявил размах вариации в грузообороте по предприятию.

Для определения оценки влияния факторов используем корреляционно-регрессионный анализ. Для этого определим степень влияния объема перевезенных грузов (х) и грузооборотом транспорта общего пользования. Определим тесноту связи между признаками при помощи коэффициента корреляции, рассчитаем параметры уравнения регрессии и проверим значимость полученных коэффициентов.

	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013
Перевезено грузов, тыс.тонн	1141,5	996,9	483,0	363,2	396,6	496,5	733,3	387,2	171,1	147,9	396,6	188,3	218
Грузооборот транспорта общего пользования, млн.т.км	112,4	88,2	46,0	31,5	70,8	48,7	42,5	51,1	41,5	31,5	33,0	35	55,1

	y	x	yx	y2	x2	y(x)	(y-yx)^2
	112,4	1141,5	128304,6	12633,76	1303022,3	96,51	252,4285
	88,2	996,9	87926,58	7779,24	993809,61	86,68	2,312833
	46,0	483	22218	2116	233289	51,73	32,87876
	31,5	363,2	11440,8	992,25	131914,24	43,59	146,1101
	70,8	396,6	28079,28	5012,64	157291,56	45,86	622,0635
	48,7	496,5	24179,55	2371,69	246512,25	52,65	15,6183
	42,5	733,3	31165,25	1806,25	537728,89	68,75	689,2935
	51,1	387,2	19785,92	2611,21	149923,84	45,22	34,5791
	41,5	171,1	7100,65	1722,25	29275,21	30,52	120,455
	31,5	147,9	4658,85	992,25	21874,41	28,95	6,516788
	33,0	396,6	13087,8	1089	157291,56	45,86	165,3487
	35,0	188,3	6590,5	1225	35456,89	31,69	10,92699
	55,1	218	12011,8	3036,01	47524	33,71	457,361
сумма	687,3	6120,1	396549,58	43387,55	4044913,7	661,7368	2555,893
среднее	52,86923	470,7769	30503,814	3337,5038	311147,21	50,902831	196,6072

коэффициенты регрессии
a	23,34348
b	0,062717
уравнение имеет вид:	у=23,34+0,0627х
коэффициент корреляции	0,805745

Коэффициент корреляции говорит о прямой зависимости между рассматриваемыми признаками и высокую тесноту связи между ними.

Рассчитаем индекс детерминации и эмпирическое корреляционное отношение:

Эмпирическое корреляционное отношение показывает, что 79,8% общей вариации результативного признака объясняется вариацией факторного признака.

Проведем анализ регрессии в пакете анализа данных Microsoft Excel.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,80574514
R-квадрат	0,64922523
Нормированный R-квадрат	0,617336615
Стандартная ошибка	14,99438448
Наблюдения	13
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	4577,380465	4577,38	20,35915	0,000883426
Остаток	11	2473,147227	224,8316
Итого	12	7050,527692
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	23,34348056	7,753340667	3,010764	0,01185	6,278492823	40,40847
x	0,062717072	0,013899716	4,512112	0,000883	0,032124004	0,09331

Рис.5 Поле корреляции

Выявление основной тенденции развития и прогнозирование

Для выявления основной тенденции развития используют следующие статистические методы: укрупнение интервалов, сглаживание скользящей средней и аналитическое выравнивание.

Укрупнение интервалов на основе динамического ряда пассажирооборота

годы	пассажирооборот, млн.п.км	трехгодовые периоды
2001	180,4
2002	260,8	235,9
2003	266,4
2004	244,5
2005	245,4	237,6
2006	223,0
2007	411,8
2008	494,1	446,6
2009	433,8
2010	386,7
2011	427,3	419,6
2012	444,9
2013	401,4

Мы видим, что в трехлетних периодах проявляется тенденция к увеличению пассажирооборота по республике.

2. Сглаживание скользящей средней

Таблица 2.1.5

Вспомогательная таблица

годы	пассажирооборот, млн.п.км	скользящая сумма	скользящая средняя
2001	180,4
2002	260,8		235,867
2003	266,4	707,6	257,233
2004	244,5	771,7	252,100
2005	245,4	756,3	237,633
2006	223,0	712,9	293,400
годы	пассажирооборот, млн.п.км	скользящая сумма	скользящая средняя
2007	411,8	880,2	376,300
2008	494,1	1128,9	446,567
2009	433,8	1339,7	438,200
2010	386,7	1314,6	415,933
2011	427,3	1247,8	419,633
2012	444,9	1258,9	424,533
2013	401,4	1273,6

Рис.6. Сглаживание скользящей средней ряда динамики пассажирооборота, млн.п.км

Аналитическое выравнивание

Применение в анализе рядов динамики метода укрупнения интервалов и скользящей средней позволяет выявить тренд для его описания, но получать обобщенную статистическую оценку тренда посредством этих методов невозможно. Решение этой более высокого порядка задачи - измерением тренда - достигается методом аналитического выравнивания.

Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что основная тенденция развития y рассчитывается как функция времени .

Определение теоретических уровней производится на основе так называемой адекватной математической функции, которая наилучшим образом отображает основную тенденцию ряда динамики.

На основании предыдущих методов можно сделать вывод, что грузооборот транспорта постепенно снижается, поэтому для проведения аналитического выравнивания используем прямолинейную функцию, которая выражается следующим уравнением:



Таблица 2.1.6

Расчет параметров уравнения

годы	грузооборот, млн.т.км	Условные обозначения, t	t^2	ty	y
2001	112,4	-6	36	-674,4	76,539
2002	88,2	-5	25	-441	72,594
2003	46,0	-4	16	-184	68,649
2004	31,5	-3	9	-94,5	64,704
2005	70,8	-2	4	-141,6	60,759
2006	48,7	-1	1	-48,7	56,814
2007	42,5	0	0	0	52,869
2008	51,1	1	1	51,1	48,924
2009	41,5	2	4	83	44,979
2010	31,5	3	9	94,5	41,034
2011	33,0	4	16	132	37,089
2012	35,0	5	25	175	33,144
2013	55,1	6	36	330,6	29,199
сумма	687,3	0	182	-718	687,297

Параметры уравнения: a=52,869 a₁=-3,945

Уравнение прямолинейной функции имеет вид: у=52,869-3,945t

На основе полученного уравнения определим теоретические уровни тренда для каждого года анализируемого ряда динамики. Правильность расчетов проверяется по равенству .

Следовательно, произведенные нами расчеты проведены правильно. Отобразим на графике полученный тренд. Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее.

Основой прогнозирования является предположение, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и в дальнейшем.

На основании уравнения прямолинейной функции, выражающей основную тенденцию развития грузооборота осуществим экстраполяцию.

Рис.7 Аналитическое выравнивание по прямолинейной функции

Уравнение зависимости:

у=52,869-3,945t

Проведем аналитическое выравнивание ряда грузооборота ОАО Автобаза №9

годы	грузооборот, млн.п.км	Условные обозначения, t	t^2	ty	y
дек.14	121060	-2	4	-242120	132736
янв.15	138050	-1	1	-138050	100603
фев.15	45670	0	0	0	68470
мар.15	16300	1	1	16300	36337
апр.15	21270	2	4	42540	4204
	342350	0	10	-321330	342350

Рис.8. Аналитическое выравнивание по прямой грузооборота ОАО Автобаза №9

Аналитическое выравнивание ряда по прямой показывает снижение грузооборота на предприятии.



Заключение

В ходе выполнения данной курсовой работы была проведена оценка деятельности грузового транспорта общего пользования. Все поставленные задачи были выполнены, а именно:

· С помощью методов общей теории статистики были проведены расчеты абсолютных и относительных величин;

· Выявлена динамика основных показателей грузового транспорта общего пользования;

· Были наглядно представлены на графиках и диаграммах фактические и аналитические показатели деятельности грузового транспорта общего пользования как по Республике Калмыкия, так и по предприятию.

В апреле 2015 года грузооборот на предприятии увеличился на 4970т-км, с базисным периодом уменьшился на 99790т-км. Цепной темп роста составил 130,49%, базисный - 17,57%. Абсолютное значение 1% прироста в апреле 2015 года 163т-км, в январе 2015 года 1210,6т-км.

Отгружено продукции, работ услуг предприятием ОАО Автобаза №9 в декабре 2014 года на сумму 448,8тыс. руб., в апреле 2015 года - 75,3тыс.рублей. Перевезено грузов наибольший показатель составляет 1047т - в феврале т.г., наименьший - в марте 2015 года - 205т. Грузооборот транспорта на предприятии составил в апреле 21270т-км, что на 30,5%, а с январем на 84,6% уменьшился.



Список использованной литературы

1. Статистика: Учебное пособие/ Ф.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера и др.; Под ред. В.М. Симчеры. - М.: Финансы и статистика, 2005

2. Теплов В.И. и др. Коммерческое товароведение. - М.: Дашков и К, 2010. - 620 с.

3. Общая теория статистики: Учебник для студ. экон. спец. вузов / Н.Н. Ряузов. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1984

4. Статистика: Учеб. пособие для вузов / В.М. Гусаров - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001

5. Общая теории статистики: Учебное пособие. / Под ред. проф. М.М. Юзбашева - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1983

6. Общая теории статистики: Учебник / Г.С. Кильдишев, В.Е. Овсиенко, П.М. Рабинович, Т.В. Рябушкин. - М.: Статистика, 1980

7. Статистика: Учебник / А.В. Сиденко, Г.Ю. Попов, В.М. Матвеева / пер. с с англ. А.Л. Уткина. - М.: Дело и Сервис, 2000

8. Статистика: Учебник / А.М. Годин - 3 - е изд. Перераб. - М.: ИТК «Дашков и К», 2005

9. Гребнев А.И. Экономика торгового предприятия. Учебник. - М.: Экономика, 2009 г.

10. Курс социально - экономической статистики: Учебник для вузов. / Под ред. М.Г. Назарова. - М.: Финстатинформ: ЮНИТИ - ДАНА, 2000

11. Статистика: Учебник. / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: ТК Велби, Проспект, 2004

12. Статистика: Учебник. / Под ред. В.М. Гусарова. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2001

13. Общая теория статистики: Учебник /Под ред.О.Э. Башиной, А.А. Спирина.5-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2009 г.

14. Общая теория статистики: учебник./ М.Р.Ефимова, Е.Б. Петрова, В.Н. Румянцев, - 2-е изд. испр. и доп. - М.: ИНФРА- М, 2001

15. ОТС: Учебник для студентов вузов. / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев, - 5-е изд. перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2004

16. Статистические методы и анализ социально - экономических процессов / Т.В. Рябушкин, В.М. Симчеры, Е.А. Машихин. - М.: Наука, 1990

17. Социально - экономическая статистика: Учебник. / Под ред. В.Н. Санин, Е.П. Шнаковская. - М.: Юристъ, 2003

18. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Под ред. И.К. Беляевского; 2-е изд, перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2002

19. Экономико - статистический анализ: Учебное пособие для вузов. / Под ред. С.Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ, 2002

20. Статсборник “Калмыкия в цифрах”, Элиста, Госкомстат РК, 2012г.

21. Гусаров В.Г., Статистика: учебник, М., ЮНИТИ-ДАНА, 2001г.

22. Статистика. Учебник/Под. Ред. Елисеевой И.И., - М.: Высшее образование, 2009 г.

23. Хорошилов А.В., Селетков С.Н, Днепровская Н.В. Управление информационными ресурсами: Учебник/Под ред. Хорошилова А.В.- М.: Финансы и статистика, 2006

24. Современное социально-экономическое положение республики Калмыкия за 2012 год. Доклад./ Элиста, Госкомстат РК, 2013.

25. Статежегодник «Калмыкия в цифрах», 2014.

26. Статистическая отчетность ОАО Автобаза №9 по форме П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг»

Размещено на Allbest.ru