Статистичне вивчення товарних ринків в регіоні

У формулі (4) базою порівняння є загальний для аналізованого ряду динаміки середній рівень . Оскільки для всіх емпіричних рівнів аналізованого ряду динаміки цей загальний середній рівень є постійною величиною, то застосування формули (2.4) називається способом постійної середньої.

Для наочного уявлення сезонної хвилі обчислені індекси сезонності зображують у вигляді графіка (лінійної діаграми).

Для визначення в формулі (2.1) теоретичних рівнів тренду y_t важливо правильно підібрати математичну функцію, через яку здійснюватиметься аналітичне вирівнювання в аналізованому ряду динаміки. Це найбільш складний і відповідальний етап вивчення сезонних коливань. Від обгрунтованості підбору тієї чи іншої математичної функції багато в чому залежить практична значимість отриманих в аналізі індексів сезонності.  
При використанні способу аналітичного вирівнювання хід обчислень індексів сезонності наступний:

1. За відповідним полиному обчислюються для кожного місяця (кварталу) вирівняні рівні на момент часу t;
2. Визначаються відношення фактичних місячних (квартальних) даних до відповідних вирівнюється даними (у відсотках);
3. Знаходяться середній арифметичні з процентних співвідношень, розрахованих за однойменною періодам у відсотках.

Розрахунок закінчується перевіркою правильності обчислень індексів. Так як середній індекс сезонності для всіх місяців (кварталів) повинен бути 100%, то сума отриманих індексів за місячними даними дорівнює 1200, а сума по чотирьох кварталах - 400.

Класифікація найбільш поширених методів вимірювання  сезонних хвиль представлена в таблиці 2.1.

Таблиця 2.1

Класифікація методів  вимірювання сезонних хвиль

Методи вимірювання сезонних хвиль, засновані на застосуванні	Найменування методів обчислення сезонних хвиль
I. Середньої арифметичної	1. Метод абсолютних різниць   2. Метод відносин середніх помісячних до середньої за весь період   3. Метод відносин помісячних рівнів до середньої даного року
II. Відносних величин	1. Метод відносних величин   2. Метод відносних величин на основі медіани   3. Метод У. Персона (ланцюгової метод)
III. Механічного вирівнювання	1. Метод ковзних середніх   2. Метод ковзних сум і ковзаючих середніх
IV. Аналітичного вирівнювання	1. Вирівнювання по прямій   2. Вирівнювання по параболі і експоненті   3. Вирівнювання по ряду Фур'є

 

 

Розділ 3

СТАТИСТИЧНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ СЕЗОННОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ М'ЯСО-МОЛОЧНОЇ ПРОДУКЦІЇ В ХАРЬКІВСЬКІЙ ОБЛАСТІ

 

Застосування формул для вивчення сезонних коливань проілюструємо  на прикладі одного з торгових підприємств.

Є дані про продаж молочних продуктів в м. Харкові по кварталах 2008 - 2011 рр..

Таблиця 3.1

Середньоденна реалізація молочних продуктів, тис. т

Квартал	2008	2009	2010	2011
1	2	3	4	5
I	49,9	48,1	50,9	60,7
II	75,8	92,3	106,5	120,6
III	73,9	93,4	108,8	126,7
IV	48,5	55,1	68,8	70,5
Річна	62,0	72,2	83,8	94,6
Темпи зростання, у % до 2008 р.	100,0	116,5	135,2	152,6
У % по роках	-	116,5	116,1	112,9

 

Необхідно обчислити  індекси сезонних коливань реалізації цих продуктів.

Продовж. табл. 3.1

1	2	3	4
Абсолютний приріст  по роках, тис. т.	-	10,2	11,6	10,8
Темп нарощування,%	-	16,5	18,7	17,4

 

З таблиці 3.1 видно, що в 2011 р. зростання продажу молочних продуктів у порівнянні з 2008 р. досяг 152,6%, або в середньому за рік інтенсивність росту склала 115,1% . Це дозволяє вважати, що в році, що аналізується динаміки є значна тенденція до зростання.

Графічне зображення вихідної інформації підтверджує ці висновки (рис.3.1).

 

Рис. 3.1. «Реалізація молочної продукції за кварталами 2008-2011 рр.»

 
 Висновки про значне зростання  реалізації даної продукції в 2008 – 2011 рр. зумовлює вибір формули (2.1) для розрахунку індексів сезонності способом змінної середньої.

За показниками аналізованого ряду динаміки , що містяться в таблиці 3.1, можна висунути робочу гіпотезу про можливі типи математичних функцій для отримання теоретичних рівнів тренду.

З певною мірою наближення це може бути прямолінійна функція:  
                                                                                                           (3.1)

В основі такого припущення лежить характер зміни абсолютних приростів. При загальному середньому абсолютному  прирості 10,9 тис. т. відхилення по окремих роках не настільки значні: -0,7 тис. т. в 2009 р. і +0,7 тис. т.  в 2010 р.

Але при найбільшому  абсолютному прирості в 2010 р. (11,6 тис.т.) у 2011 р. було зниження цього показника до 10,8 тис. т..

Ця максимальна інтенсивність  зростання продажу цього продукту в 2002 р. і подальше зниження в 2003 р. відображає показник темпу нарощування, %: 16,5 < 18,7 > 17,4.

Ланцюгові темпи зростання  показують загасання інтенсивності  реалізації цієї продукції з року в рік: 116,5 > 116,1 > 112,9.

Усі ці свідчення аналізованого  ряду динаміки дозволяють зробити припущення про можливе застосування в аналітичному вирівнюванні параболи другого порядку:

                                                                                       (3.2)

Таким чином, на основі статистичних показників змін рівнів аналізованого  ряду динаміки зроблено припущення про  можливе застосування в аналітичному вирівнюванні початкових даних двох математичних функцій(3.1) і (3.2).

Для вирішення питання про те, яка їх них є адекватною, може застосовуватися критерій мінімальності стандартної помилки апроксимації :

                                                                    (3.3) 
Для цього, передусім, мають бути вирішені вибрані математичні функції.

Для визначення параметрів рівнянь(3.1) і(3.2) складається матриця розрахункових показників(таблиця 3.2 додаток А).

Розрахуємо параметри  лінійної функції:

                  (3.4) 
     (3.5) 
Рівняння лінійної функції прийме  вид:

                                                  (3.6)  
По моделі(3.6) робиться розрахунок теоретичних рівнів тренду для кожного періоду аналізованого ряду динаміки :

 
   
Отримані теоретичні значення рівнів тренду записані в графі 4 (таблиця 3.3)

Розрахуємо параметри  для функції параболи другого  порядку:

 

Рівняння параболи другого  порядку набере вигляду:

                                                                              (3.7)

По моделі(3.7) розраховуються теоретичні рівні для кожного періоду аналізованого ряду динаміки :

 
Отримані теоретичні рівні тренду записані в графі 5 (таблиця 3.3).

Для визначення свідчень стандартної помилки апроксимації складається матриця розрахункових  показників(таблиця. 3.3 додаток Б).

По підсумкових цих  граф 7 і 9 (таблиця 3.3) визначається по формулі(3.3) помилка апроксимації :

1. для моделі

 
:  
2) для моделі

 
З порівняння вичислених значень стандартної  помилки апроксимації виходить, що за критерієм мінімальності прийнятніше  буде трендовая модель (3.6), синтезована на основі прямолінійної функції(3.1).

Тому визначення індексів сезонності реалізації цієї продукції слід здійснювати на базі теоретичних рівнів тренду, вичислених по моделі(3.6) :

.  
Теоретичні рівні тренду аналізованого ряду динаміки зображені на графіці(див. рис. 3.1) у вигляді пунктирної прямої лінії.

Для визначення індексів сезонності використовується наступна матриця розрахункових показників(таблиця 3.4 додаток В).

У графі 4 (таблиця 3.4) визначені індивідуальні індекси сезонності , що характеризують відношення емпіричних рівнів до теоретичних для кожного періоду аналізованого ряду внутрішньорічної динаміки.

Для елімінування дії чинників випадкового порядку робиться усереднювання індивідуальних індексів сезонності. Для цього по формулі

         (3.8)

 робиться розрахунок  середніх індексів сезонності  по однойменних кварталах   аналізованого ряду внутрішньорічної динаміки:

 
I кв.:

 
II кв.:

 
III кв.:

 
IV кв.:

 
 Вичислені середні індекси сезонності складають модель сезонної хвилі  реалізації молочної продукції у  внутрішньорічному циклі.

Наочніше отримана модель сезонної хвилі може бути представлена графічно (див. рис. 3.2).

Рис.3.2.«Сезонна хвиля реалізації молочної продукції по кварталах 2008-2011 рр.»

 

Найбільший об'єм продажів доводиться на II і III квартали з перевищенням середньорічного рівня відповідно на 28,4 і 25,8%. У I і IV кварталах відбувається зниження середньорічного рівня відповідно на 28,1 і 26,2%.

 

ВИСНОВКИ

 

Товарний ринок є  одним з пріоритетних напрямів статистичного дослідження. Статистика повинна відобразити стан ринку, охарактеризувати його структуру і динаміку, оцінити його коливання, виявити вплив ряду чинників, діючих на ринку. Тим самим зумовлена необхідність формування системи постійного спостереження за станом товарних ринків, торгівлі і на його основі виявлення всіх взаємозв'язків, виникаючих в процесі товарного руху, ефективності збуту і продажу товарів.

В умовах ринкової економіки  інформація про стан товарних ринків є важливим фактором, що визначає ефективність управлінських рішень. Ця інформація необхідна для розробки відповідної державної соціально-економічної політики, для регулювання ряду ринкових процесів, аналізу соціальних наслідків ринкової діяльності тощо.

Повнота використання показників статистичної оцінки товарних ринків залежить від рівня спостереження: державного, регіонального, місцевого.

Використання інтегрованої системи показників статистики товарних ринків дасть можливість значно підвищити  ефективність регулювання економіки України.

Одним з головних завдань  статистичного вивчення товарного  ринку є оцінка, аналіз та прогноз  ринкової кон’юнктури. Кон’юнктурою називають конкретну ситуацію на ринку, яка склалася на певний відрізок часу.

 

 

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. Про державну статистику: Закон України від 17.09.92 р., № 2615-XII [Електронний ресурс] // Верховна Рада України. – Офіц. веб-сайт. – Режим доступу: http://zakon.rada.gov.ua/cgi-bin/laws/main.cgi?nreg=2614-12
2. Статистична інформація [Електронний ресурс] / Державний комітет статистики  України. — Офіц. Веб-сайт. — Режим доступу: www.ukrstat.gov.ua
3. Беляевский И.К. и др. Статистика рынка товаров и услуг. – М.: Финансы и статистика, 2008.
4. Борисова С.И. Планирование статистической деятельности в органах государственной власти // Вопросы статистики. - 2000. - № 7. - С. 66-69.
5. Гинзбург А.И. Статистика. - СПб: Питер, 2003
6. Голуб Л.А. Социально-экономическая статистика: Учеб. пособие для студентов высших учебных заведений. - М.:Гуманит. Изд. Центр ВЛАДОС , 2001.
7. Гореева Н. М., Демидова Л. Н., Клизогуб Л. М., Орєхов С. А. Статистика в схемах и таблицях. - Эксмо, 2007 г.
8. Громыко Г.Л. и др. – М.: ИНФРА – М, 2007.-480с.
9. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.- 436с.
10. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Учебник. Общая теория статистики. 4-е издание. – М.: Финансы и статистика. 2007. – 480с.
11. Ефимова М.Ф., Петрова Е.П., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. – М.: ИНФРА – М, 2-е издание. 2007. – 413с.
12. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/Под ред. проф. М.Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 771 с.
13. Макроэкономические показатели в украине (статистика и аналитика). - http://macrostat.nm.ru/
14. Назаров М.Г. Статистика. Учебно-практическое пособие. - Питер, 2009 г.
15. Орлов А. И. Прикладная статистика. Учебник. — М.: Экзамен, 2006.
16. Пашинцева Н.И. О международном сотрудничестве по вопросам распространения статистической информации // Вопросы статистики. - 2000. - № 5.
17. Переяслова И.Г., Колбачева Е.Б. Основы статистики. Серия „Учебники, учебные пособия”. - Ростов н/Д: Феникс, 1999. - 320 с.
18. Практикум по статистике. Учебное пособие. Зинченко А.П., Шибалкин А.Е, Тарасова О.Б., Шайкина Е.В. – М.: Колос, 2007. - 319с.
19. Рафикова Н.Т. Основы статистики – Уфа, 2008.
20. Салин В. Н., Чурилова Э. Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля. - Финансы и статистика, 2006 г.
21. Сиденко А.В., Матвеева В.М. Практикум по социально-экономической статистике. - М.: Издательство <Дело и сервис>, 1998. - 144 с.
22. Система показателей социальной статистики: концепция, методология, практика. - М.: ИСЭПН РАН, 1991.
23. Статистика: Підруч./С. С. Герасименко, А. В. Головач, А. М. Єріна та ін.; 2-ге вид., перероб. і доп. — К.: КНЕУ, 2000. — 467 с.
24. Социально-экономическая статистика: Практикум/Под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 1921 с.
25. Социально-экономическая статистика: Учебник для вузов/ Под ред. проф. Б.И. Башкатова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 703 с.
26. Теория статистики: Учебник/Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. - Финансы и статистика, 1996.-464 с.
27. Филимонов В.С. Гуртовник Е.А. Практикум по статистике. М.: - Финансы и статистика, 2007.
28. Щербина Л. В. Общая теория статистики. - Эксмо, 2008 г.
29. Экономическая статистика. Учебник. Иванов Ю.Н., Казаринова С.Е., 2008.
30. www.rada.gov.ua –  Сервер Верховної Ради України.