Статистический анализ изменения экономических показателей (прибыли, дебиторской и кредиторской задолженностей) на Синарском трубном зав

Автор: Пользователь скрыл имя, 02 Декабря 2011 в 21:40, курсовая работа

Краткое описание

Целью выполнения курсовой работы является освоение статистических методов, способных оказать существенную помощь руководителю в поиске объективно обоснованного управленческого решения.
Важной задачей статистики является изучение изменений явлений общественной, в том числе и экономической жизни во времени. Для её решения необходимо иметь данные по определённому кругу показателей на ряд моментов времени или на ряд промежутков времени, следующих друг за другом. Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей представляют собой динамический (временной) ряд

Оглавление

Введение………………………………………………………………….…….
3

Исходные данные для анализа………………………………………………...
4

1. Изучение тенденции временного ряда……………………………….…….
6

1.1. Абсолютные и относительные показатели тенденции……………….
6

1.2. Выявление типа тенденции…………………………………………….
10

1.3. Регрессионный анализ………………………………………………….
12

2. Анализ колеблемости временного ряда……………………………………
19

2.1. Определение типа колеблемости………………………………………
19

2.2. Показатели колеблемости……………………………………………...
20

2.3. Показатели устойчивости………………………………………………
22

2.4. Анализ сезонных колебаний…………………………………………...
26

3. Корреляция рядов динамики………………………………………………..
29

3.1. Проверка автокорреляции……………………………………………...
29

3.2. Проверка нормальности распределения………………………………
29

3.3. Проверка случайности значений динамического ряда………………
32

3.4. Проверка мультиколлинеарности (коррелируемости независимых факторов)……………………………………………………………………….

35

3.5. Изучение взаимосвязейэкономических показателей………………...
35

Список использованной литературы…………………………………………
42

Скачать в ZIP (250.99 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

гаврилова.doc

— 903.50 Кб (Скачать)

    2) каждый уровень динамического  ряда сравнивается с непосредственно  ему предшествующим, такое сравнение  называют сравнением с переменной  базой.

   Показатели с постоянной базой (базисные показатели) характеризуют окончательный результат всех изменений в уровнях ряда от периода, к которому относится базисный уровень, до данного (i-го) периода. Показатели динамики с переменной базой (цепные показатели) характеризуют интенсивность изменения уровня от периода к периоду в пределах изучаемого промежутка времени.   

   1.1 Абсолютные и относительные  показатели тенденции

    Формулы расчета абсолютных и относительных  показателей тенденции.

  1. Абсолютное изменение уровней:

          цепное:      

                   базисное:     

     2)   Ускорение абсолютного изменения  уровней:

                                                       
     

  1.  Темп  роста:

        цепной:      

        базисный:  

  1. Темп прироста:

        цепной:      

        базисный:    

Средние показатели тенденции.

Средний уровень  ряда:

                    

Среднее абсолютное изменение:

Средний темп роста:

Средний темп прироста:

                   

Абсолютные, относительные и  средние показатели тенденции 

показателя  «Прибыль»

Период  Уровни  ряда Абсолютное  изменение уровней Ускорение абсолютного изменения Темп  роста Темп  прироста
цепное базисное цепной базисный цепной базисный
1 9,300 - - - - - - -
2 8,300 -1,000 -1,000 - 89,24731 89,24731 -10,7527 -10,7527
3 13,100 4,800 3,800 5,800 157,8313 140,8602 57,83133 40,86022
4 11,300 -1,800 2,000 -6,600 86,25954 121,5054 -13,7405 21,50538
5 12,100 0,800 2,800 2,600 107,0796 130,1075 7,079646 30,10753
6 10,600 -1,500 1,300 -2,300 87,60331 113,9785 -12,3967 13,97849
7 12,100 1,500 2,800 3,000 114,1509 130,1075 14,15094 30,10753
8 12,600 0,500 3,300 -1,000 104,1322 135,4839 4,132231 35,48387
9 9,600 -3,000 0,300 -3,500 76,19048 103,2258 -23,8095 3,225806
10 13,300 3,700 4,000 6,700 138,5417 143,0108 38,54167 43,01075
11 10,200 -3,100 0,900 -6,800 76,69173 109,6774 -23,3083 9,677419
12 9,600 -0,600 0,300 2,500 94,11765 103,2258 -5,88235 3,225806
13 8,600 -1,000 -0,700 -0,400 89,58333 92,47312 -10,4167 -7,52688
14 10,800 2,200 1,500 3,200 125,5814 116,129 25,5814 16,12903
15 9,700 -1,100 0,400 -3,300 89,81481 104,3011 -10,1852 4,301075
16 12,500 2,800 3,200 3,900 128,866 134,4086 28,86598 34,4086
17 12,300 -0,200 3,000 -3,000 98,4 132,2581 -1,6 32,25806
18 12,200 -0,100 2,900 0,100 99,18699 131,1828 -0,81301 31,1828
19 11,900 -0,300 2,600 -0,200 97,54098 127,957 -2,45902 27,95699
20 12,700 0,800 3,400 1,100 106,7227 136,5591 6,722689 36,55914
21 13,100 0,400 3,800 -0,400 103,1496 140,8602 3,149606 40,86022
22 11,500 -1,600 2,200 -2,000 87,78626 123,6559 -12,2137 23,65591
23 10,600 -0,900 1,300 0,700 92,17391 113,9785 -7,82609 13,97849
24 12,500 1,900 3,200 2,800 117,9245 134,4086 17,92453 34,4086
25 8,700 -3,800 -0,600 -5,700 69,6 93,54839 -30,4 -6,45161
26 12,600 3,900 3,300 7,700 144,8276 135,4839 44,82759 35,48387
27 13,500 0,900 4,200 -3,000 107,1429 145,1613 7,142857 45,16129
28 12,800 -0,700 3,500 -1,600 94,81481 137,6344 -5,18519 37,63441
29 9,200 -3,600 -0,100 -2,900 71,875 98,92473 -28,125 -1,07527
30 13,100 3,900 3,800 7,500 142,3913 140,8602 42,3913 40,86022
31 12,300 -0,800 3,000 -4,700 93,89313 132,2581 -6,10687 32,25806
32 10,600 -1,700 1,300 -0,900 86,17886 113,9785 -13,8211 13,97849
33 12,600 2,000 3,300 3,700 118,8679 135,4839 18,86792 35,48387
34 14,000 1,400 4,700 -0,600 111,1111 150,5376 11,11111 50,53763
35 12,800 -1,200 3,500 -2,600 91,42857 137,6344 -8,57143 37,63441
36 13,100 0,300 3,800 1,500 102,3438 140,8602 2,34375 40,86022
 
Средние показатели тенденции: 

Средний уровень  ряда

 11,5500
Среднее абсолютное изменение 0,1086
Средний темп роста 1,0098
Средний темп прироста 2,9449
 

Из таблицы видно, что уравнение тренда будет иметь нелинейный характер, так как абсолютный цепной прирост первого порядка не постоянен.

Абсолютные, относительные и  средние показатели тенденции 

показателя  «Дебиторская задолженность»

Период Уровни  ряда Абсолютное изменение уровней Ускорение абсолютного изменения Темп  роста Темп  прироста
цепное базисное цепной базисный цепной базисный
1 3705,000 - - - - - - -
2 3705,000 0,000 0,000 - 100 100 0 0
3 3756,000 51,000 51,000 51,000 101,3765 101,3765 1,376518 1,376518
4 3756,000 0,000 51,000 -51,000 100 101,3765 0 1,376518
5 3803,000 47,000 98,000 47,000 101,2513 102,6451 1,251331 2,645074
6 3803,000 0,000 98,000 -47,000 100 102,6451 0 2,645074
7 3803,000 0,000 98,000 0,000 100 102,6451 0 2,645074
8 3803,000 0,000 98,000 0,000 100 102,6451 0 2,645074
9 3803,000 0,000 98,000 0,000 100 102,6451 0 2,645074
10 4010,000 207,000 305,000 207,000 105,4431 108,2321 5,443071 8,232119
11 4012,000 2,000 307,000 -205,000 100,0499 108,2861 0,049875 8,2861
12 4020,000 8,000 315,000 6,000 100,1994 108,502 0,199402 8,502024
13 4038,000 18,000 333,000 10,000 100,4478 108,9879 0,447761 8,987854
14 4022,000 -16,000 317,000 -34,000 99,60376 108,556 -0,39624 8,556005
15 4022,000 0,000 317,000 16,000 100 108,556 0 8,556005
16 4008,000 -14,000 303,000 -14,000 99,65191 108,1781 -0,34809 8,178138
17 4015,000 7,000 310,000 21,000 100,1747 108,3671 0,174651 8,367072
18 4019,000 4,000 314,000 -3,000 100,0996 108,475 0,099626 8,475034
19 3986,000 -33,000 281,000 -37,000 99,1789 107,5843 -0,8211 7,584345
20 3982,000 -4,000 277,000 29,000 99,89965 107,4764 -0,10035 7,476383
21 4019,000 37,000 314,000 41,000 100,9292 108,475 0,929181 8,475034
22 4025,000 6,000 320,000 -31,000 100,1493 108,637 0,149291 8,636977
23 4019,000 -6,000 314,000 -12,000 99,85093 108,475 -0,14907 8,475034
24 4019,000 0,000 314,000 6,000 100 108,475 0 8,475034
25 3874,000 -145,00 169,000 -145,000 96,39214 104,5614 -3,60786 4,561404
26 3848,000 -26,000 143,000 119,000 99,32886 103,8596 -0,67114 3,859649
27 3827,000 -21,000 122,000 5,000 99,45426 103,2928 -0,54574 3,292848
28 3831,000 4,000 126,000 25,000 100,1045 103,4008 0,104521 3,40081
29 3836,000 5,000 131,000 1,000 100,1305 103,5358 0,130514 3,535762
30 3772,000 -64,000 67,000 -69,000 98,3316 101,8084 -1,6684 1,808367
31 3787,000 15,000 82,000 79,000 100,3977 102,2132 0,397667 2,213225
32 3798,000 11,000 93,000 -4,000 100,2905 102,5101 0,290467 2,510121
33 3844,000 46,000 139,000 35,000 101,2112 103,7517 1,211164 3,751687
34 3848,000 4,000 143,000 -42,000 100,1041 103,8596 0,104058 3,859649
35 3866,000 18,000 161,000 14,000 100,4678 104,3455 0,467775 4,345479
36 3814,000 -52,000 109,000 -70,000 98,65494 102,942 -1,34506 2,94197
 
Средние показатели тенденции:
Средний уровень  ряда 3891,6111
Среднее абсолютное изменение 3,1143
Средний темп роста 1,008
Средний темп прироста 0,0907

Из таблицы  видно, что уравнение тренда будет  иметь нелинейный характер, так как  абсолютный цепной прирост первого  порядка не постоянен.

Абсолютные, относительные и  средние показатели тенденции 

показателя  «Кредиторская задолженность»

Период Уровни  ряда Абсолютное  изменение уровней Ускорение абсолютного изменения Темп  роста Темп  прироста
цепное базисное цепной базисный цепной базисный
1 1745,000 - - - - - - -
2 1745,000 0,000 0,000 - 100 100 0 0
3 1656,000 -89,000 -89,000 -89,000 94,89971 94,89971 -5,10029 -5,10029
4 1656,000 0,000 -89,000 89,000 100 94,89971 0 -5,10029
5 1994,000 338,000 249,000 338,000 120,4106 114,2693 20,41063 14,26934
6 1994,000 0,000 249,000 -338,000 100 114,2693 0 14,26934
7 1994,000 0,000 249,000 0,000 100 114,2693 0 14,26934
8 1994,000 0,000 249,000 0,000 100 114,2693 0 14,26934
9 1994,000 0,000 249,000 0,000 100 114,2693 0 14,26934
10 2091,000 97,000 346,000 97,000 104,8646 119,8281 4,864594 19,82808
11 2334,000 243,000 589,000 146,000 111,6212 133,7536 11,62123 33,75358
12 2505,000 171,000 760,000 -72,000 107,3265 143,553 7,326478 43,55301
13 3385,000 880,000 1640,000 709,000 135,1297 193,9828 35,12974 93,98281
14 2173,000 -1212,0 428,000 -2092,000 64,19498 124,5272 -35,805 24,52722
15 2173,000 0,000 428,000 1212,000 100 124,5272 0 24,52722
16 2291,000 118,000 546,000 118,000 105,4303 131,2894 5,430281 31,2894
17 2299,000 8,000 554,000 -110,000 100,3492 131,7479 0,349192 31,74785
18 2291,000 -8,000 546,000 -16,000 99,65202 131,2894 -0,34798 31,2894
19 2301,000 10,000 556,000 18,000 100,4365 131,8625 0,436491 31,86246
20 2305,000 4,000 560,000 -6,000 100,1738 132,0917 0,173837 32,09169
21 2479,000 174,000 734,000 170,000 107,5488 142,063 7,548807 42,06304
22 2407,000 -72,000 662,000 -246,000 97,0956 137,937 -2,9044 37,93696
23 2479,000 72,000 734,000 144,000 102,9913 142,063 2,991275 42,06304
24 2479,000 0,000 734,000 -72,000 100 142,063 0 42,06304
25 3515,000 1036,00 1770,000 1036,000 141,791 201,4327 41,79104 101,4327
26 2654,000 -861,00 909,000 -1897,000 75,50498 152,0917 -24,495 52,09169
27 2658,000 4,000 913,000 865,000 100,1507 152,3209 0,150716 52,32092
28 2789,000 131,000 1044,000 127,000 104,9285 159,8281 4,928518 59,82808
29 3053,000 264,000 1308,000 133,000 109,4658 174,957 9,465758 74,95702
30 3055,000 2,000 1310,000 -262,000 100,0655 175,0716 0,065509 75,07163
31 3102,000 47,000 1357,000 45,000 101,5385 177,765 1,538462 77,76504
32 3347,000 245,000 1602,000 198,000 107,8981 191,8052 7,89813 91,80516
33 3356,000 9,000 1611,000 -236,000 100,2689 192,3209 0,268898 92,32092
34 3347,000 -9,000 1602,000 -18,000 99,73182 191,8052 -0,26818 91,80516
35 3434,000 87,000 1689,000 96,000 102,5993 196,7908 2,599343 96,79083
36 3592,000 158,000 1847,000 71,000 104,601 205,8453 4,601048 105,8453
 
Средние показатели тенденции:
 
Средний уровень  ряда		 2518,5000
Среднее абсолютное отклонение 52,7714
Средний темп роста 1,0208
Средний темп прироста 2,8763
 

По данным таблицы нельзя сделать однозначный  вывод о характере уравнения  тренда, так как абсолютный цепной прирост приблизительно одинаков.

1.2. Выявление типа  тенденции.

   Одной из задач, возникающих при анализе  рядов динамики, является установление закономерности изменения уровней  изучаемого общественного явления. Для выяснения основной тенденции развития явления используют особые приемы обработки рядов динамики.

    Для того чтобы дать количественную модель, выражающую общую тенденцию изменений  уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. При этом закономерно  изменяющийся уровень изучаемого общественного явления рассчитывается как функция времени , где – уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.

    Для определения вида зависимости, описывающей изменения уровней динамического ряда, воспользуемся системой STATISTICA  6.0.

    Ниже  представлены графики для определения  тенденции наших показателей. 

    Чтобы отчетливее увидеть тенденцию мы провели сглаживание ряда методом  скользящей медианы. Сглаженный ряд нанесен сплошной линией. Чтобы изобразить исходный и сглаженный ряды мы воспользовались в пакете STATISTICA модулем «Times series/forecasting». 
 

Методы  выявления типа тенденции 

      Существует 3 типа динамических рядов:

  1. с возрастающей тенденцией;
  2. с понижающейся тенденцией;
  3. стационарный ряд.

    Методы  выявления типа тенденции:

  1. график;
  2. укрупнение данных;
  3. метод скользящей средней величины (сглаживание):

m – интервал  сглаживания;

t=1,2,…,n-m+1

-уровень ряда в период t 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выявление типа тенденции изменения  показателя «Прибыль» 

Для того чтобы определить тип тенденции  проведем сглаживание ряда:  

На данном графике изображены исходный (непрерывная линия) и сглаженный (штриховая линия) ряды. Анализируя сглаженный ряд можно сделать вывод, что исследуемый показатель имеет нелинейную тенденцию к возрастанию. Можно предположить, что тенденция носит логарифмический характер или характер квадратного корня.   
 

Выявление типа тенденции изменения  показателя «Дебиторская задолженность» 

Аналогично  проводим сглаживание ряда:

 

В данном случае по получившемуся графику  можно судить о том, что тенденция  носит нелинейный характер и, скорее всего, является параболической.

Выявление типа тенденции изменения  показателя «Кредиторская  задолженность» 

Строим  график изменения показателя «Кредиторская задолженность» и сглаженный ряд к нему:

В данном случае явно прослеживается тенденция  к возрастанию. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1.3. Расчет коэффициентов  автокорреляции. 
 

   Автокорреляция  –  это корреляционная зависимости  между следующими рядами динамики: y1,y2,…,yn-L  и   yL+1,yL+2,…,yn, где L – длина временного смещения, называемая лагом. Для каждого ряда можно рассчитать несколько коэффициентов автокорреляции, характеризующих силу связи между исходным рядом динамики и рядом, полученным путем сдвига уровней на L временных периодов.

   Последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго, и т.д. порядков называют автокорреляционной функцией временного ряда. График зависимости ее значений от величины лага называется коррелограммой.

   Для стационарного ряда коэффициенты автокорреляции близки к нулю и распределены случайно.

   У динамического ряда, имеющего тренд, наблюдается тенденция к затуханию  автокорреляционной функции.

Проверим наличие  автокорреляции у исследуемых показателей.  
 

Коэффициент автокорреляции для  показателя «Прибыль»  
 

Информация о работе Статистический анализ изменения экономических показателей (прибыли, дебиторской и кредиторской задолженностей) на Синарском трубном зав