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

Текст из файла (страница 7)

где: y- аномальное наблюдение;

- средний абсолютный прирост.

T_n-критерия Граббса=

Далее сравню полученные значения с критическими данными по таблице t_n-критерия Смирнова-Граббса. При n=12 и доверительной вероятности 0,95 Т_кр=2,519. Так как полученные значения Т₁ и Т₂ < Т_кр, то следовательно нет необходимости исключать эти данные из исследования.

Хотя коэффициент вариации получился весьма значительным, мы определили, что аномальных наблюдений нет, а, следовательно, в учебных целях продолжим наши исследования.

3.2.1. Показатели абсолютного прироста, коэффициентов роста и прироста, темпов роста и прироста

В зависимости от характера отображаемого явления ряды динамики, как уже было сказано выше, подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.

Наиболее простым показателем анализа динамики является абсолютный прирост (у), характеризующий абсолютный размер увеличения (или уменьшения) уровня явления за определенный промежуток времени

,

где: у - абсолютный прирост;

у_i - текущий уровень ряда;

у_{i - 1} - предшествующий уровень;

i - номер уровня.

Если сравнение ведётся для каждого последующего уровня с каждым предыдущим, то получаем цепные абсолютные приросты; если сравнение ведем каждого последующего уровня с одним уровнем, то получаем абсолютные базисные приросты:

,

где: у₀ - базисный уровень.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость роста. Относительная скорость изменения уровня явления, то есть интенсивность роста, выражается коэффициентами роста и прироста, а также темпами роста и прироста.

Коэффициент роста - это отношение двух уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше базисного. Коэффициент роста может быть исчислен с переменной и постоянной базой сравнения.

Если база меняется, то исчисляются цепные коэффициенты роста по формуле:

где: К_р - коэффициент роста.

Если коэффициент роста выразить в процентах, то получается темп роста.

Если база постоянная, то исчисляются базисные коэффициенты роста:

Наряду с коэффициентами роста исчисляются и коэффициенты прироста. Они показывают относительное увеличение (уменьшение) прироста. Коэффициенты прироста рассчитываются делением абсолютного прироста на базисный абсолютный уровень или цепной.

(по цепной системе),

(по базисной системе).

Средний абсолютный прирост определяется:

(по цепной системе),

, (по базисной системе).

где: - средний абсолютный прирост;

у_n- последний уровень временного ряда;

у₀ - базисный (начальный) уровень ряда.

Одно из требований, предъявляемых к использованию абсолютных и относительных величин, заключается в том, что их необходимо брать вне отрыва друг от друга. Поэтому большое значение имеет расчет показателя абсолютного значения одного процента прироста. Этот показатель рассчитывается по данным величин цепной системы:

Абсолютное значение 1% прироста =

За 100% принимается базисный уровень. 1% будет равен 0,01 базисного уровня. Если коэффициенты роста выражаются в процентах, то их называют темпами роста:

Темп роста показывает, на сколько процентов уровень данного периода больше (меньше) базисного уровня.

Средний коэффициенты роста, а, следовательно, и прироста, можно определить по формуле:

Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах

Рассчитанные показатели абсолютного прироста, коэффициентов роста и прироста, темпов роста и прироста находятся в приложении Е.

Максимальное значение абсолютного прироста (по цепной системе) зафиксировано в 4-м квартале 1998 года (867 млн. дол.), минимальное значение - в 1-м квартале 1999 года (-636 млн. дол.). Максимальное значение абсолютного прироста по базисной системе составило 655 млн. дол. в 4-м квартале 1998 года, минимальное - -212 млн. дол. в 3-м квартале 1998 года. В общем абсолютный прирост инвестиций как по цепной, так и по базисной системам изменяется скачкообразно от минусовых значений к плюсовым и наоборот. Это объясняется, прежде всего, неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года, что характеризует большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени.

Коэффициенты роста и прироста как по базисной, так и по цепным системам подвержены скачкообразным изменениям. Так максимальный коэффициент роста как по цепной, так и по базисной системам зафиксирован в 4-м квартале 1998г. Он равен: по цепной системе - 3,109, по базисной - 2,051. Минимальное значение коэффициент роста по цепной системе принимает в 1-м квартале 1999 года и составляет 0,502, а по базисной системе – в 3-м квартале 1998 года и составляет 0,660.

Коэффициент прироста достигает своего максимального значения, как по цепным, так и базисным системам, также в 4-м квартале 1998 г., и составляет - 2,109 по цепной системе и 1,051 по базисной. Коэффициент прироста достигает своего минимального значения: по цепной системе в 4-м квартале 1998 г., и составляет - -0,498; по базисной системе -0,340 в 3-м квартале 1998 года.

Так как темпы роста и прироста зависят от коэффициентов роста и прироста, то их максимальные значения будут также находиться в 4-м квартале 1998 г. Минимальные значения: по цепной системе в 1-м квартале 1999г.; по базисной системе в 3-м квартале 1998г. Так максимальное значение темпа роста по цепной системе составляет 310,9%, по базовой - 205,1%, минимальное - 50,2% и 66,0% соответственно. Максимальное значение темпа прироста по цепной системе составляет 210,9%, по базовой - 105,1%, минимальное соответственно - -49,8% и -34,0%.

Полученные цифры также объясняются неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года.

Для выявления тенденции (закономерности) изменения инвестиций будем использовать два метода:

- метод скользящих средних;

- метод аналитического выравнивания.

3.2.2. Метод скользящих средних.

При выявлении тенденции на основе метода скользящих необходимо выбрать период скольжения. В данном случае он будет равен 4. Для определения средних используются следующие формулы:

- Для определения средних значений:

где: - среднее значение n-го ряда;

y_n - значение n-го ряда;

4 - значение периода скользящих средних.

При подстановке данных в формулы, получится ряд средних значений динамического ряда инвестиций. Для выявления закономерностей эти средние необходимо центрировать или получить на их основе ещё один уровень средних - центрированных.

- Для определения центрированных средних:

Значения, полученные при использовании метода скользящих средних, представлены в таблице 4.

Таблица 4. - "Сглаживание методом скользящих средних"

На основе полученных данных строю график (рисунок 1) и получаю так называемый "тренд".

Рисунок 1 "Скользящая средняя"

На графике не проявляется сильно выраженный недостаток скользящих средних. Но в начале и в конце динамического ряда отсутствуют данные, в результате чего становится не совсем ясна закономерность. Это и является минусом данного, наиболее простого из всех остальных метода. Для более точного анализа использую метод аналитического выравнивания.

3.2.3. Метод аналитического выравнивания.

Аналитическое выравнивание ряда динамики имеет задачу найти плановую линию развития (тренд) данного явления, характеризующую основную тенденцию её динамики.

Аналитическое выравнивание провожу по уравнению прямой, т.е. использую "линейную модель" - y=a+bt.

Для этого необходимо решить следующую систему уравнений:

где: y- уровни фактического ряда динамики;

n- число членов ряда;

t- показатель времени;

a и b- параметры прямой.

Для нахождения параметров прямой строю следующую таблицу.

Таблица 5. - "Нахождение параметров прямой"

Подставляю данные в уравнение:

Характеристики

Список файлов курсовой работы