Статистический анализ изменения экономических показателей (производство готового проката, затраты на 1т. готового проката, средняя цена м

Автор: Пользователь скрыл имя, 24 Января 2012 в 20:00, курсовая работа

Описание работы

Целью выполнения данной курсовой работы является освоение статистических методов. Статистика - это отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числами и данными, характеризующими массовое явление.
Важной задачей статистики является изучение явлений общественной жизни во времени. Для её решения необходимо иметь данные по определенному кругу показателей на ряд моментов или за ряд определенных промежутков времени, следующих друг за другом.

Содержание

Введение…………………………………………………………………………..…….……....3
Исходные данные для анализа…………………………………………………….……….….4
1. Моделирование одномерного временного ряда……………………………..………….....5
1.1 Анализ структуры временного ряда………………………………………………............5
1.2. Абсолютные, относительные и средние показатели тенденции……………………….6
1.3. Выявление типа тенденции…………………………………………………..…………..10
1.4. Анализ автокорреляционной функции……………………………………………...…..13
1.5. Расчет сезонной компоненты и выровненных значений показателей……...……..…..16
1.6. Аналитическое выравнивание временного ряда…………………………….……….…27
1.7. Показатели колеблемости…………………………………………………....…………...36
1.8 Показатели устойчивости…………………………………………………………………40
2. Корреляция рядов динамики…………………………………………………….…………44
Список использованной литературы………

Скачать полностью (719.30 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Работа содержит 1 файл

Курсовая НТМК(года поправить)-2.doc

— 1.63 Мб (Скачать)
 
 

               Для построения уравнения регрессии (тренда) показателя “Производство готового проката”  воспользуемся выше рассчитанным скорректированным рядом Yi/Si.  Так как ряд динамический, можно определить тренд. Воспользуемся модулем Линейная регрессия(Linear Regression) .В качестве независимой переменной выбираем период времени, зависимой – наши показатели 

 
 

    Таким образом, список переменных, которые могут быть включены в модель: время t 
 

  Расчет  с помощью критерия Стьюдента: 

  Критерий  Стьюдента используется для оценки надежности параметров уравнения регрессии.

 

  В этой таблице  проверяется гипотеза о том, что  коэффициенты уравнения регрессии  равны нулю. Так как все p-level < 0,05 (уровень значимости), то коэффициенты  уравнения регрессии являются значимыми. 

                                                      Y = 722697,7 – 1482,3t 

Коэффициент сезонной колеблемости 

     

    %

Сезонная  колеблемость незначительная, поэтому ею можно пренебречь. 

Расчет оценок сезонной компоненты и выровненных значений показателя «Затраты на 1 т. готового проката»

Период  времени Затраты на 1 т. готового проката Итого за m месяцев Скользящая  средняя Yср Soi
1 5581,33        
2 5515,43 16417,8 5472,6 5456,613 1,0108
3 5321,04 16321,88 5440,627 5455,047 0,9754
4 5485,41 16408,4 5469,467 5491,598 0,9989
5 5601,95 16541,19 5513,73 5515,822 1,0156
6 5453,83 16553,74 5517,913 5515,977 0,9887
7 5497,96 16542,12 5514,04 5524,288 0,9952
8 5590,33 16603,61 5534,537 5543,165 1,0085
9 5515,32 16655,38 5551,793 5540,145 0,9955
10 5549,73 16585,49 5528,497 5543,772 1,0011
11 5520,44 16677,14 5559,047 5684,577 0,9711
12 5606,97 17430,32 5810,107 5892,445 0,9516
13 6302,91 17924,35 5974,783 6142,338 1,0261
14 6014,47 18929,68 6309,893 6385,435 0,9419
15 6612,3 19382,93 6460,977 6578,87 1,0051
16 6756,16 20090,29 6696,763 6805,325 0,9928
17 6721,83 20741,66 6913,887 7013,392 0,9584
18 7263,67 21338,69 7112,897 7272,772 0,9987
19 7353,19 22297,94 7432,647 7583,695 0,9696
20 7681,08 23204,23 7734,743 7893,597 0,9731
21 8169,96 24157,35 8052,45 8214,803 0,9945
22 8306,31 25131,47 8377,157 8482,652 0,9792
23 8655,2 25764,44 8588,147 8663,603 0,9990
24 8802,93 26217,18 8739,06 8794,577 1,0009
25 8759,05 26550,28 8850,093 8936,505 0,9801
26 8988,3 27068,75 9022,917 9178,653 0,9793
27 9321,4 28003,17 9334,39 9467,402 0,9846
28 9693,47 28801,24 9600,413 9762,423 0,9929
29 9786,37 29773,3 9924,433 9827,592 0,9958
30 10293,46 29192,25 9730,75 9714,648 1,0596
31 9112,42 29095,64 9698,547 9427,115 0,9666
32 9689,76 27467,05 9155,683 9093,822 1,0655
33 8664,87 27095,88 9031,96 8882,223 0,9755
34 8741,25 26197,46 8732,487 8755,223 0,9984
35 8791,34 26333,88 8777,96 7321,085 1,2008
36 8801,29 17592,63 5864,21    
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Месяц                                   Год Итого за месяц Средняя оценка сезонной компоненты Скорректированная сезонная компонента Si
  1 2 3
1   1,0261 0,9801 2,0063 1,0031 1,0051
2 1,0108 0,9419 0,9793 2,9319 0,9773 0,9793
3 0,9754 1,0051 0,9846 2,9651 0,9884 0,9903
4 0,9989 0,9928 0,9929 2,9846 0,9949 0,9969
5 1,0156 0,9584 0,9958 2,9698 0,9899 0,9919
6 0,9887 0,9987 1,0596 3,0471 1,0157 1,0177
7 0,9952 0,9696 0,9666 2,9315 0,9772 0,9791
8 1,0085 0,9731 1,0655 3,0471 1,0157 1,0177
9 0,9955 0,9945 0,9755 2,9656 0,9885 0,9905
10 1,0011 0,9792 0,9984 2,9787 0,9929 0,9949
11 0,9711 0,9990 1,2008 3,1710 1,0570 1,0591
12 0,9516 1,0009   1,9525 0,9763 0,9782
Итого         11,9769  
 

Так как сумма  не равна 12, то рассчитываем корректирующий коэффициент.

 

Период  времени Затраты на 1 т. готового проката Si Yi/Si Т T*S E E2
1 5581,33 1,0051 5552,74 4854,60 4879,35 701,98 492771,10
2 5515,43 0,9793 5632,19 4998,68 4895,21 620,22 384671,31
3 5321,04 0,9903 5372,93 5142,77 5092,89 228,15 52053,29
4 5485,41 0,9969 5502,74 5286,86 5270,47 214,94 46198,03
5 5601,95 0,9919 5647,53 5430,95 5386,96 214,99 46220,57
6 5453,83 1,0177 5358,88 5575,04 5673,72 -219,89 48350,82
7 5497,96 0,9791 5615,28 5719,13 5599,60 -101,64 10330,53
8 5590,33 1,0177 5492,90 5863,22 5967,00 -376,67 141878,00
9 5515,32 0,9905 5568,18 6007,31 5950,24 -434,92 189153,30
10 5549,73 0,9949 5578,28 6151,40 6120,02 -570,29 325235,11
11 5520,44 1,0591 5212,35 6295,49 6667,55 -1147,11 1315857,14
12 5606,97 0,9782 5731,90 6439,57 6299,19 -692,22 479170,31
13 6302,91 1,0051 6270,63 6583,66 6617,24 -314,33 98803,15
14 6014,47 0,9793 6141,79 6727,75 6588,49 -574,02 329496,13
15 6612,3 0,9903 6676,79 6871,84 6805,18 -192,88 37204,29
16 6756,16 0,9969 6777,50 7015,93 6994,18 -238,02 56653,81
17 6721,83 0,9919 6776,52 7160,02 7102,02 -380,19 144546,60
18 7263,67 1,0177 7137,21 7304,11 7433,39 -169,72 28805,12
19 7353,19 0,9791 7510,10 7448,20 7292,53 60,66 3679,67
20 7681,08 1,0177 7547,21 7592,29 7726,67 -45,59 2078,40
21 8169,96 0,9905 8248,26 7736,38 7662,88 507,08 257130,70
22 8306,31 0,9949 8349,04 7880,46 7840,27 466,04 217189,89
23 8655,2 1,0591 8172,16 8024,55 8498,80 156,40 24459,68
24 8802,93 0,9782 8999,08 8168,64 7990,57 812,36 659935,91
25 8759,05 1,0051 8714,18 8312,73 8355,13 403,92 163154,66
26 8988,3 0,9793 9178,58 8456,82 8281,76 706,54 499193,37
27 9321,4 0,9903 9412,31 8600,91 8517,48 803,92 646287,07
28 9693,47 0,9969 9724,09 8745,00 8717,89 975,58 951759,25
29 9786,37 0,9919 9866,00 8889,09 8817,09 969,28 939512,64
30 10293,46 1,0177 10114,24 9033,18 9193,06 1100,40 1210873,08
31 9112,42 0,9791 9306,87 9177,27 8985,46 126,96 16118,80
32 9689,76 1,0177 9520,88 9321,35 9486,34 203,42 41378,90
33 8664,87 0,9905 8747,91 9465,44 9375,52 -710,65 505025,26
34 8741,25 0,9949 8786,21 9609,53 9560,52 -819,27 671208,88
35 8791,34 1,0591 8300,71 9753,62 10330,06 -1538,72 2367659,24
36 8801,29 0,9782 8997,40 9897,71 9681,94 -880,65 775544,29
Итого             14179588,31
 
 

Показатель  “Затраты на 1 т. готового проката” 

     Для построения уравнения регрессии  (тренда) показателя “Затраты на 1 т. готового проката”  воспользуемся выше рассчитанным скорректированным рядом Yi/Si.  Так как ряд динамический, можно определить тренд. Воспользуемся модулем Линейная регрессия(Linear Regression) .В качестве независимой переменной выбираем период времени, зависимой – наши показатели 
 

 

  Список  переменных, которые могут быть включены в модель: время t. 
 
 

  Расчет  с помощью критерия Стьюдента: 

  

  Так как все p-level < 0,05 (уровень значимости), то коэффициенты  уравнения регрессии являются значимыми.

По результатам  анализа можно сделать вывод, что уравнение тренда примет вид:

  Y = 4710,506 + 144,089 t 
 
 
 

Коэффициент сезонной колеблемости 

     

    % 

Сезонная  колеблемость незначительная, поэтому ею можно пренебречь. 
 

Расчет оценок сезонной компоненты и выровненных  значений показателя «Средняя цена металлопродукции». 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Период  времени Средняя цена метало-

продукции

 Итого за m месяцев Скользящая  средняя Yср Soi
1 9447        
2 9291 27782 9260,667 9221,333 1,0076
3 9044 27546 9182 9191,333 0,9840
4 9211 27602 9200,667 9149 1,0068
5 9347 27292 9097,333 9028 1,0353
6 8734 26876 8958,667 8885,5 0,9829
7 8795 26437 8812,333 8906,667 0,9875
8 8908 27003 9001 9098 0,9791
9 9300 27585 9195 9268,667 1,0034
10 9377 28027 9342,333 9396,333 0,9979
11 9350 28351 9450,333 9643,667 0,9695
12 9624 29511 9837 10185 0,9449
13 10537 31599 10533 11072 0,9517
14 11438 34833 11611 12205,83 0,9371
15 12858 38402 12800,67 13278,83 0,9683
16 14106 41271 13757 14033 1,0052
17 14307 42927 14309 14490 0,9874
18 14514 44013 14671 14917,17 0,9730
19 15192 45490 15163,33 15439,5 0,9840
20 15784 47147 15715,67 16003,5 0,9863
21 16171 48874 16291,33 16600,17 0,9741
22 16919 50727 16909 17037 0,9931
23 17637 51495 17165 17051,5 1,0343
24 16939 50814 16938 16710,17 1,0137
25 16238 49447 16482,33 16412,5 0,9894
26 16270 49028 16342,67 16419,67 0,9909
27 16520 49490 16496,67 16710,5 0,9886
28 16700 50773 16924,33 16928,17 0,9865
29 17553 50796 16932 16504 1,0636
30 16543 48228 16076 15408,33 1,0736
31 14132 44222 14740,67 14082 1,0036
32 13547 40270 13423,33 13200,5 1,0262
33 12591 38933 12977,67 12853,17 0,9796
34 12795 38186 12728,67 12783,67 1,0009
35 12800 38516 12838,67 10706,17 1,1956
36 12921 25721 8573,667    
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Месяц                                   Год Итого за месяц Средняя оценка сезонной компоненты Скорректированная сезонная компонента Si
  1 2 3
1   0,9517 0,9894 1,9410 0,9705 0,9715
2 1,0076 0,9371 0,9909 2,9355 0,9785 0,9795
3 0,9840 0,9683 0,9886 2,9409 0,9803 0,9813
4 1,0068 1,0052 0,9865 2,9985 0,9995 1,0005
5 1,0353 0,9874 1,0636 3,0863 1,0288 1,0298
6 0,9829 0,9730 1,0736 3,0296 1,0099 1,0109
7 0,9875 0,9840 1,0036 2,9750 0,9917 0,9927
8 0,9791 0,9863 1,0262 2,9916 0,9972 0,9982
9 1,0034 0,9741 0,9796 2,9571 0,9857 0,9867
10 0,9979 0,9931 1,0009 2,9919 0,9973 0,9983
11 0,9695 1,0343 1,1956 3,1995 1,0665 1,0676
12 0,9449 1,0137   1,9586 0,9793 0,9803
Итого         11,9851  

Информация о работе Статистический анализ изменения экономических показателей (производство готового проката, затраты на 1т. готового проката, средняя цена м