179285 (628156), страница 6

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

3.1 Изучение динамики затрат труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней

Для изучения динамики затрат труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней начнем с выборки данных в следующую таблицу:

Таблица 17- Данные для анализа динамики затраты труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур, чел.-час

На основании данных таблицы 17 рассчитаем среднюю и скользящую среднюю по трехлетиям в таблице 18.

Таблица 18 - Расчет средней, скользящей средней по укрупненным периодам, выравнивание по среднегодовому абсолютному приросту

Среднегодовой абсолютный прирост, ед. изм.:

А = Y_n – Y_o / n-1 = 18,7 - 18,7 / 9 - 1 = 0

где Y_n – уровень последнего года;

Y_о – уровень первоначального года;

n – число лет;

t – условное обозначение времени, начиная с 0 для первоначального уровня ряда.

Среднегодовой темп роста, %: T_p = 100 x = 100 x = 100

Среднегодовой темп прироста, %: Т_пр = Т_р – 100 = 100 – 100 = 0

Вывод: по данным таблицам видно, что за 9 лет затрат труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур среднегодовой темп роста 100% , а темп прироста равен 0.

3.2 Аналитическое выравнивание ряда динамики затрат труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур

Аналитическое выравнивание ряда динамики затрат труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур проводится по уравнению прямой и параболы второго порядка.

Уравнение прямой имеет вид

y = a₀ + a₁t, где

y – выровненное по уравнению значение уровня тренда;

t - условное обозначение времени - для упрощения расчетов обычно выбирается так, чтобы ∑t = 0;

a₀ - средний уровень ряда динамики;

a_{1 –} среднегодовой абсолютный прирост (сокращение).

Искомые параметры уравнения a₀ и a₁ определяются методом наименьших квадратов (МНК) решением системы из двух нормальных уравнений:

∑ y = na₀ + a₁∑ t ∑t = 0

∑yt = a₀∑t + a₁∑t²

∑ y = na₀ a₀ = ∑ y / n и a₁ = ∑ yt / ∑t²

∑ yt = a₁∑t²

Уравнение параболы второго порядка имеет вид:

y = a₀ + a₁t +a₂t², где

a₀ – выроненный уровень тренда на момент или период, принятый за начало отсчета;

a_{1 –} средний за весь период среднегодовой прирост (сокращение), который изменяется равномерно со средним ускорением или замедлением, равным 2a₂.

a₂ – половина ускорения (замедления).

Согласно MНК для нахождения трех неизвестных параметров надо решить систему из трех нормальных уравнений:

∑ y = na₀ + a₁∑ t + a₂∑ t²

∑ yt = a₀∑t + a₁∑t²+ a₂∑ t³ ∑t = 0

∑yt²= a₀∑t²+ a₁∑t³+ a₂∑ t⁴

∑ y = na₀ + a₂∑ t²

∑ yt = a₁∑t² a₁ = ∑ yt / ∑t²

∑yt²= a₀∑t² + a₂∑ t⁴

∑ y = na₀ + a₂∑t²

∑ yt² = a₀∑t²+ a₂∑t⁴

Степень приближения выровненных значений к фактическим и целесообразность применения одной из функций для прогнозирования оценивают по среднеквадратическому отклонению (q) и коэффициенту колеблемости (V).

V_пр = q_пр / y x 100 (%), где q_пр = = = 1,62

V_пр = 1,62 / 172,89 х 100 = 0,94

V_пар = q_пар / y x 100 (%), где q_пар = = = 1,81

V_пар = 1,81 / 173,34 х 100 = 1,04

Чем меньше коэффициент колеблемости, тем точнее уравнение отражает тенденцию ряда и именно его лучше использовать для экстраполяции. Экстраполяцию следует делать на ближайшую перспективу (1-3 года), подставляя в выбранное уравнение значение, соответствующее следующему году.

Фактические и выровненные уровни ряда динамики изобразим графически.

Характеристики

Список файлов курсовой работы