Методы сглаживания и выравнивания в изучении динамики рыночных процессов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Июня 2013 в 11:06, курсовая работа

Краткое описание

Актуальность темы обусловлена необходимостью выявления тенденции спроса и предложения. Это помогает принять решение, производить данный товар или нет, и если производить, то в каком количестве.
Теоретическая часть работы в свою очередь состоит из трех частей. В первой части раскрывается сущность рыночных процессов, спроса и предложения, источники информации. Во второй части приводятся показатели, рассматриваемые при анализе изменения спроса и предложения с течением времени. В третьей части описываются методы сглаживания и выравнивания в изучении динамики рыночных процессов.

Содержание

Введение 3
1. Теоретическая часть 4
1.1. Основные понятия 4
1.2. Основные показатели 5
1.3. Основные методы сглаживания и выравнивания в
изучении динамики рыночных процессов 6
2. Расчетная часть 12
Задание 1 13
Задание 2 20
Задание 3 33
Задание 4 37
3. Аналитическая часть 40
3.1. Постановка задачи 40
3.2. Методика решения задачи 40
3.3. Технология выполнения компьютерных расчетов 42
3.4. Анализ результатов статистических компьютерных расчетов 45
Заключение 47
Список использованной литературы

Вложенные файлы: 1 файл

Методы сглаживания и выравнивания в изучен.doc

— 1.72 Мб (Скачать файл)

Расчет  по формуле (11):

                                         

Для расчета общей  дисперсии  применяется вспомогательная таблица 9.

Таблица 9.

Вспомогательная таблица  для расчета общей дисперсии

Номер

организации

п/п

Товарооборот, млн. руб.

1

2

3

4

5

1

26,4

4,77

22,7529

696,96

2

18,5

- 3,13

9,7969

342,25

3

19,1

- 2,53

6,4009

364,81

4

28,7

7,07

49,9849

823,69

5

27,1

5,47

29,9209

734,41

6

22,4

0,77

0,5929

501,76

7

18,6

- 3,03

9,1809

345,96

8

21,1

- 0,53

0,2809

445,21

9

19,4

- 2,23

4,9729

376,36

10

23,3

1,67

2,7889

542,89

11

13,5

- 8,13

66,0969

182,25

12

18,2

- 3,43

11,7649

331,24

13

19,8

- 1,83

3,3489

392,04

14

22,4

0,77

0,5929

501,76

15

26,8

5,17

26,7289

718,24

16

25,6

3,97

15,7609

655,36

17

18,3

- 3.33

11,0889

334,89

18

28,9

7,27

52,8529

835,21

19

27,5

5,87

34,4569

756,25

20

26,1

4,47

19,9809

681,21

21

20,7

- 0,93

0,8649

428,49

22

18,8

- 2,83

8,0089

353,44

23

18,9

- 2,73

7,4529

357,21

24

30,5

8,87

78,6769

930,25

25

27,9

6,27

39,3129

778,41

26

20,7

- 0,93

0,8649

428,49

27

23,1

1,47

2,1609

533,61

28

12,5

- 9,13

83,3569

156,25

29

15,2

- 6,43

41,3449

231,04

30

9,4

- 12,23

149,5729

88,36

Итого

649,0

0,03

790,963

14848,30


 

Расчет общей дисперсии по формуле (10):

                                       .

Общая дисперсия  может быть также рассчитана по формуле:

                                          

 – средняя из квадратов значений результативного признака,

 – квадрат средней величины значений результативного признака.

Расчет по данным табл. 9:

                                   

                                   

Тогда:  .

Межгрупповая  дисперсия измеряет систематическую  вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора Х (по которому произведена группировка). Воздействие фактора Х на результативный признак Y проявляется в отклонении групповых средних от общей средней  . Показатель вычисляется по формуле

                                    ,                                          (13)

 – групповые средние,

 – общая средняя,

 – число единиц в j-ой группе,

 – число групп.

Для  расчета  межгрупповой  дисперсии  строится  вспомогательная таблица 10. При этом используются  групповые средние значения  из табл. 8 (графа 5).

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 10.

Вспомогательная таблица  для расчета межгрупповой дисперсии

Группы торговых организаций по величине Издержки обращения, млн. руб.

Число торговых организаций,

Среднее значение

в группе

 

 

1

2

3

4

5

1,0 – 1,4

3

13,37

- 8,26

204,6828

1,4 – 1,8

5

17,76

- 3,87

74,8845

1,8 – 2,2

12

21,54

- 0,09

0,0972

2,2 – 2,6

6

24,73

3,10

57,6600

2,6 – 3,0

4

28,30

6,67

177,9556

Всего

30

-

-

515,2801


 

Расчет межгрупповой дисперсии по формуле (11):

                                              .

Расчет эмпирического  коэффициента детерминации по формуле (9):

                                                     

 

Вывод. 65,15 % вариации Товарооборота городов одного из регионов страны обусловлено вариацией Издержек обращения торговых организаций, а 34,85 % – влиянием прочих неучтенных факторов.

Эмпирическое  корреляционное отношение  оценивает тесноту связи между факторным и результативным признаками и вычисляется по формуле:

                                                                                        (14)

Значение показателя изменяются в пределах . Чем ближе значение к 1, тем теснее связь между признаками. Для качественной оценки тесноты связи на основе служит шкала Чэддока (табл. 11):

 

 

 

 

Таблица 11.

Шкала Чэддока

h

0,1 – 0,3

0,3 – 0,5

0,5 – 0,7

0,7 – 0,9

0,9 – 0,99

Характеристика

силы связи

Слабая

Умеренная

Заметная

Тесная

Весьма тесная


 

Расчет эмпирического корреляционного отношения по формуле (14):

                                    .

Вывод. Согласно шкале  Чэддока связь между Издержками обращения и Товарооборотом  торговых организаций является  тесной.

  1. Проверка значимости характеристик связи с помощью F – критерия Фишера.

Показатели и рассчитаны для выборочной совокупности, т.е. на основе ограниченной информации об изучаемом явлении. Поскольку при формировании выборки на первичные данные могли  иметь воздействии какие-либо случайные факторы, то есть основание полагать, что и полученные характеристики связи  , несут в себе элемент случайности. Ввиду этого, необходимо проверить, насколько заключение о тесноте связи, сделанное по выборке, будет правомерными и для генеральной совокупности, из которой была произведена выборка.

Проверка выборочных показателей на их неслучайность  осуществляется в статистике с помощью  тестов на статистическую значимость (существенность) показателя. Для проверки значимости коэффициента детерминации  служит дисперсионный F-критерий Фишера, который рассчитывается по формуле:

                                    ,

       n – число единиц выборочной совокупности,

    m – количество групп,

       – межгрупповая дисперсия,

      – дисперсия j-ой группы (j=1,2,…,m),

       – средняя арифметическая групповых дисперсий.

Величина рассчитывается, исходя из правила сложения дисперсий:

,

         – общая дисперсия.

Для проверки значимости показателя рассчитанное значение F-критерия Fрасч сравнивается с табличным Fтабл для принятого уровня значимости и параметров k1, k2, зависящих от величин n и m : k1=m-1, k2=n-m. Величина Fтабл для значений , k1, k2 определяется по таблице распределения Фишера, где приведены критические (предельно допустимые) величины F-критерия  для различных комбинаций  значений  , k1, k2. Уровень значимости в социально-экономических исследованиях обычно принимается равным 0,05 (что соответствует доверительной вероятности Р=0,95).

Если Fрасч>Fтабл, коэффициент детерминации признается статистически значимым, т.е. практически невероятно, что найденная оценка обусловлена только стечением случайных обстоятельств. В силу этого, выводы о тесноте связи изучаемых признаков,  сделанные на основе выборки, можно распространить на всю генеральную совокупность.

Если Fрасч<Fтабл, то показатель считается статистически незначимым и, следовательно, полученные оценки силы связи признаков относятся только к выборке, их нельзя распространить на генеральную совокупность.

Фрагмент таблицы Фишера критических величин F-критерия для значений =0,05; k1=2,3,4; k2=25-35 представлен ниже:

 

k2

k1

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

3

3,01

2,99

2,98

2,96

2,95

2,93

2,92

2,91

2,90

2,89

2,88

2,87

4

2,78

2,76

2,74

2,73

2,71

2,70

2,69

2,68

2,67

2,66

2,65

2,64

5

2,62

2,60

2,59

2,57

2,56

2,55

2,53

2,52

2,51

2,50

2,49

2,48


 

Расчет дисперсионного F-критерия Фишера для оценки = 93,23%   полученной при = 26,3654, = 17,1760.

Fрасч

Табличное значение F-критерия при = 0,05:

n

m

k1=m-1

k2=n-m

Fтабл(

,4, 25)

30

5

4

25

2,76


 

Вывод: поскольку Fрасч>Fтабл, то величина коэффициента детерминации = 65,15% признается значимой (неслучайной) с уровнем надежности 95% и, следовательно, найденные характеристики связи между признаками Издержки обращения и Товарооборот правомерны не только для выборки, но и для всей генеральной совокупности городов.

 

Задание 3.

 

По результатам задания 1 с вероятностью 0,954 определить:

  1. Ошибку среднего размера издержек обращения на реализацию товара «А» одной торговой организации и границы,  в которых он будет находиться в целом по области.
  2. Ошибку выборки доли торговых организаций с величиной Издержек обращения 2,2 и более млн. руб. и границы, в которых будет находиться генеральная доля.

 

Выполнение  задания 3

 

Целью выполнения данного  Задания является определение для генеральной совокупности городов границ, в которых будут находиться средние Издержки обращения и доля   торговых организаций с Издержками обращения 2,2 и более млн. руб.

 

  1. Определение ошибки выборки среднего размера Издержек обращения  и их границ в генеральной совокупности.

Применение выборочного  метода наблюдения всегда связано с  установлением степени достоверности оценок показателей генеральной совокупности, полученных на основе значений показателей выборочной совокупности. Достоверность этих оценок зависит от репрезентативности выборки, т.е. от того, насколько полно и адекватно  представлены в выборке статистические свойства  генеральной совокупности. Как правило, генеральные и выборочные характеристики не совпадают, а отклоняются на некоторую величину ε, которую называют ошибкой выборки (ошибкой репрезентативности).

Значения признаков  единиц, отобранных из генеральной совокупности в выборочную, всегда случайны, поэтому и статистические характеристики выборки случайны, следовательно, и ошибки выборки также случайны. Ввиду этого принято вычислять два вида ошибок - среднюю и предельную  .

Информация о работе Методы сглаживания и выравнивания в изучении динамики рыночных процессов