181743 (629177), страница 9
Текст из файла (страница 9)
На графике видно , что изменение как цепных , так и базисных индексов протекает плавно , без резких скачков.
ряд 1 - базисный индекс
ряд 2 - цепной индекс
Исследуя изменения базисных индексов наименьшей значение данный показатель имел во 2 квартале 1999 г. А наибольшее значение - в 4 квартале 2001 г.
| Порядковый № | Название отрасли | Цены, в млн. руб. | Цена на электроэнергию руб. | |||
| 1998 | 1999 | 1998 | 1999 | |||
| 1 | нефть сырая | 74,40 | 110,9 | 885 | 875 | |
| 2 | нефтепродукты | 75,80 | 94,5 | 544 | 563 | |
| 3 | газ природный | 27,0 | 15,8 | 574 | 736 | |
| 4 | уголь каменный | 19,7 | 23,1 | 567 | 536 | |
| 5 | руды и концентраты железные | 38,3 | 39,7 | 478 | 366 | |
Анализ динамики цен с использованием временных рядов
Среднеквадратичное отклонение =
Коэффициент вариации =
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение - 4453 и 5052, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
где: y- аномальное наблюдение;
- средний абсолютный прирост.
Tn-критерия Граббса=
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени.
На основе таблицы , представленной ниже произведем корреляционный анализ.
В данном корреляционном анализе мы проанализируем зависимость между внешней ценой на нефть и внутренней.
| t | 1 | 2 | 3 | 4 |
| y(t) | 101 | 108 | 133 | 118 |
| x(t) | 5,30 | 101,00 | 282,00 | 355,00 |
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 74,4 | 110,9 | 179,9 | 180,69 | 200,3 |
| 376,00 | 339,00 | 1000,00 | 1548,00 | 1687,36 |
Рассчитаем коэффициенты регрессии.
tcp =5
ycp (t)=134,02
a1=11,70
a0=75,52
Отсюда функция будет иметь вид:
y=75.52+11.70x
На основании линии регрессии выведем условный тренд Y.
| t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||||
| yp (t) | 87,22 | 98,92 | 110,62 | 122,32 | 134,02 | ||||
| 6 | 7 | 8 | 9 | ||||||
| 145,72 | 157,42 | 169,12 | 180,82 | ||||||
На основании условного тренда сделаем прогноз на 11 и 12 периоды.
| 10 | 11 | |
| 192,52 | 204,22 | |
| max | 229,73 | 243,60 |
| min | 155,30 | 164,83 |
Р
ассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданной формуле.
Eотн =21,06
Экономической обоснование результатов анализа.
В ходе анализа мы пришли к следующему заключению. Цены выражают совокупную информацию о рынках( отраслях) и экономике в целом . Цены определенным образом зависят от нескольких основных моментов, которые нашли свое совокупное выражение в в трех факторах : цены на энергоносители и цены на основной продукт экспорта.
Построенные модели имеют достаточно высокий коэффициент детерминации , что свидетельствует об их адекватности . В ряде случаев коэффициенты корреляции были близко равны нулю , что тоже свидетельствует на мой взгляд о практической ценности моделей. Все выдвинутые гипотезы о эксопртоориентированности экономики доказаны. Правда утверждение , что совокупный спрос носит зависимый характер от мировой коньюктуры цен на нефть носит чисто гипотетический характер и требует дополнительных статистических подтверждений , но это не входит в предметную область курсового проекта.
Выводы и предложения.
В ходе работы был проведен определенный спектр исследовательских мероприятий на базе экономико-статистического инструментария. Были выдвинуты гипотезы макроэкономического характера зависимости цен ( в рамках предметной области) от цен на бензин , электроэнергию и экспортных цен на нефть . В ходе выполнения курсового проекта все гипотезы признаны правомерными.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
