• 3.2Аналіз цін виробників.


  • Дата конвертації27.07.2017
    Розмір96.87 Kb.
    Типкурсова робота

    Скачати 96.87 Kb.

    Статистико-економічні оцінки і прогнози цін

    >

    4640,00

    5612,00

    3853,67

    3242,34

    4640,00

    паливо дизельне

    1092,00

    3375,00

    5209,00

    3225,33

    2677,63

    3375,00

    мазут топковий

    455,00

    1245,00

    2244,00

    1314,67

    1083,26

    1245,00

    газ природний

    44,10

    57,80

    88,20

    63,37

    60,81

    57,80

    Вугілля для коксування

    114,00

    191,00

    290,00

    198,33

    184,83

    191,00

    вугілля енергетичне

    141,00

    171,00

    253,00

    188,33

    182,72

    171,00

    Індексний аналіз використовується для зіставлення кількісних показників за різні періоди часу. Використовується два види індексів:

    - ланцюгові - зіставляється два періоди з мінливою базою;

    - базисні - зіставляються два періоди, причому за базу вибирається якийсь із періодів.

    Розраховуємо ланцюгові і базисні індекси.

    Таблиця 1 - "Індексний аналіз цін по хімічній промисловості"

    період

    часу

    .

    ланцюгові

    індекси

    базисні

    індекси

    рік 1999

    1 квартал

    1059,1

    2 квартал

    1025,3

    0,968086111

    0,96808611

    3 квартал

    1087,3

    1,060470106

    1,02662638

    4 квартал

    1115,3

    1,025751862

    1,05306392

    рік 2000

    1 квартал

    1255,5

    1,125706088

    1,18544047

    2 квартал

    1276,7

    1,016885703

    1,20545746

    3 квартал

    1120,3

    0,877496671

    1,05778491

    4 квартал

    1118,5

    0,998393288

    1,05608536

    рік 2001

    1 квартал

    1208,9

    1,08082253

    1,14144085

    2 квартал

    1223,5

    1,012077095

    1,15522614

    3 квартал

    1256,9

    1,027298733

    1,18676235

    4 квартал

    1309,6

    1,041928554

    1,23652157

    На основі аналізу ланцюгових індексів можна зробити висновок, що зміна цін відбувається лінійно. При цьому максимальне значення ланцюгового індексу за всі три роки досягається в четвертому кварталі 2000 року.

    Аналіз базисних індексів показує, що ціни змінюються більш-менш стабільно.

    Саме мінімальне значення було зафіксовано в другому кварталі 1999 року. Максимальне значення було зареєстровано в 4 кварталі 2001 року.

    Для виявлення ролі факторів у динаміці явищ розраховуються індекси структури. До них відносяться:

    - Індекс змінного складу;

    - Індекс фіксованого складу;

    - Індекс структурних зрушень.

    Для розрахунку цих індексів побудуємо таблицю 2.

    Таблиця 2. - "Розрахунок структурних зрушень"

    порядковий

    Назва галузі

    Ціни, в млн. Руб.

    Ціна на електроенергію руб.

    1 998

    +1999

    1 998

    +1999

    1

    Електроенергіяеи

    563

    455

    885

    875

    2

    нафта

    233

    241

    544

    563

    3

    бензин автомобільний

    222

    145

    574

    736

    4

    паливо дизельне

    455

    541

    567

    536

    5

    мазут топковий

    478

    455

    478

    366

    де: х 0, x 1 - ціни базового і звітного періоду;

    f 0, f 1 - ціни в базовому і поточних періодів.

    Індекс змінного складу показує зміну цін в 1999 році в 0,94044 рази (зменшення) в порівнянні 1998роком тільки за рахунок зміни цін на електроенергію.

    Індекс фіксованого складу. Він показує зміну ціни на продукцію галузі тільки за рахунок зміни ціни на електроенергію. Індекс фіксованого складу дорівнює:

    У 1999 році ціна галузі з досліджуваних галузях змінився в 0,961 раз тільки за рахунок ціни на електроенергію.

    Індекс структурних зрушень. Він показує зміну ціни за рахунок зміни цін на електроенергію. Індекс структурних зрушень дорівнює:

    Аналіз динаміки цін з використанням часових рядів

    Ряд динаміки - це ряд послідовно розташованих в хронологічному порядку показників, які характеризують розвиток явища в часі. Такі ряди також ще називають тимчасовими або хронологічними.

    Ряди динаміки в залежності від виду приводяться в них узагальнюючих показників можна розділити на ряди динаміки абсолютних, відносних і середніх величин. Вихідними (початковими) є ряди динаміки абсолютних величин, а абсолютних і середніх величин - похідними.

    Аналіз динаміки інвестицій почнемо з пошуку коефіцієнта варіації, розрахунку середньоквадратичного відхилення, а також перевірки ряду на аномальні спостереження. Для цього з вихідними даними проведемо наступні перетворення, представлені в таблиці 3.

    t

    рік / квартал

    y

    (У-УСР)

    (У-УСР) 2

    1 998

    1

    1

    645

    -116

    13340

    2

    2

    568

    -193

    37056

    3

    3

    689

    -72

    5112

    4

    4

    699

    -62

    3782

    +1999

    5

    1

    720

    -41

    1640

    6

    2

    748

    -13

    156

    7

    3

    758

    -3

    6

    8

    4

    838

    78

    6006

    2000

    9

    1

    856

    96

    9120

    10

    2

    869

    109

    11772

    11

    3

    847

    87

    7482

    12

    4

    889

    129

    16512

    сума

    9126

    111987

    Розрахуємо середньоквадратичне відхилення, коефіцієнт варіації, а також перевіримо ряд на "засмічення інформації" або на аномальні спостереження.

    Середньоквадратичне відхилення =

    Коефіцієнт варіації =

    За варіації можна зробити висновок, що, так як коефіцієнт варіації менше 15%, варіація велика і сукупність в цілому можна визнати однорідною.

    Перевіримо ряд на аномальні спостереження за допомогою t n-критерію Граббса. В даній сукупності виділимо максимальне і мінімальне значення - 568 і 889, допустимо їх взяли невірно. Формула для розрахунку t n-критерію Граббса:

    де: y- аномальне спостереження;

    - середній абсолютний приріст.

    T n-критерію Граббса =

    Далі порівняю отримані значення з критичними даними по таблиці t n-критерію Смирнова-Граббса. При n = 12 і довірчої ймовірності 0,95 Т кр = 2,519. Так як отримані значення Т 1 і Т 2кр, то отже немає необхідності виключати ці дані з дослідження.

    Для кореляційно-регресійного аналізу необхідно з декількох чинників зробити попередній відбір факторів для регресійної моделі. Зробимо це за підсумками розрахунку коефіцієнта кореляції. А саме візьмемо ті фактори, зв'язок яких з результативним ознакою буде виражена більшою мірою.

    Почнемо наш аналіз з розгляду наступних факторів:

    - електроенергія

    - бензин

    - експортна ціна на нафту

    Перші два чинники традиційно є складовими собівартості продукції і тому зв'язок тут бути досить сильною і стійкою. Третій показник є величиною впливає на сукупний попит, оскільки велику частку національного продукту становлять нафтодолари.

    Розрахункова таблиця наведена нижче. На підставі її ми підрахуємо показники зв'язку.

    рік

    Потреб. ціни

    електроенергія

    бензин

    нафта

    у

    х1

    х2

    х3

    (Х1-хср.)

    (Х1-хср.) ^ 2

    1992

    26,30

    1,60

    18,30

    5,30

    -114,76

    13169,202

    1994

    81,53

    58,40

    266,00

    101,00

    -57,96

    3359,0304

    1995

    179,37

    163,00

    756,00

    282,00

    46,64

    2175,5561

    1996

    211,11

    215,00

    912,00

    355,00

    98,64

    9730,4133

    1 997

    230,33

    254,00

    1011,00

    376,00

    137,64

    18945,556

    1 998

    451,44

    239,00

    1309,00

    339,00

    122,64

    15041,27

    +1999

    613,50

    282,00

    4640,00

    1000,00

    165,64

    27437,556

    2000

    723,32

    416,00

    5612,00

    1546,00

    299,64

    89785,842

    сума

    2516,90

    1629,00

    14524,30

    4004,30

    179644,43

    Пор.знач-е

    179,78

    116,36

    1037,45

    286,02

    12831,74

    продовження розрахункової таблиці

    (Yi-УСР.)

    (Х1-хср.) * (Уi-УСР.)

    -153,48

    +17612,72757

    -98,25

    +5694,188927

    -0,41

    -19,22937575

    31,34

    +3091,024592

    50,55

    +6957,415305

    271,66

    +33317,03575

    433,72

    +71843,44446

    543,54

    +162868,4953

    +301365,1025

    21526,08

    На основі розрахункової таблиці ми виявили коефіцієнти кореляції між залежним і впливає факторами, що б виявити один основний для побудови однофакторний моделі.

    Розрахуємо коефіцієнт кореляції для лінійного зв'язку і для наявних факторів - x 1, x 2 і x 3. Коефіцієнт кореляції визначається за такою формулою:

    де: і - дисперсії факторного і результативного ознаки

    відповідно;

    xy - середнє значення суми творів значень факторного та

    результативної ознаки;

    x і y - середні значення факторного і результативного ознаки відповідно.

    Для фактора x 1 після підстановки даних у формулу, отримуємо наступний коефіцієнт кореляції r 1:

    Для фактора x 2 після підстановки даних у формулу, отримуємо наступний коефіцієнт кореляції r 2:

    Для фактора x 3 після підстановки даних у формулу, отримуємо наступний коефіцієнт кореляції r 3:

    За отриманими даними можна зробити висновок про те, що:

    Зв'язок між x 1 і y пряма (так як коефіцієнт кореляції позитивний) і сильна, так як вона знаходиться між 0,9 і 1,0. Проте, будемо використовувати чинник в подальших розрахунках.

    Далі для y розраховуємо показники варіації для аналізу вихідних даних:

    - розмах коливань - R;

    - дисперсію -;

    - середнє квадратичне відхилення -;

    - коефіцієнт варіації - V.

    Дані показники розраховуються за такими формулами:

    де:

    х мах і х min - відповідно максимальне і мінімальне значення

    фактор А.

    Розрахуємо дані показники для факторів x 1 і x 2. Дані для розрахунків можна взяти з додатка G. Для x 1:

    R = 697,02;

    Коефіцієнт варіації V> 15%. З цього можна зробити висновок, що сукупність не можна визнати однорідною. Дана модель не може застосовуватися на практиці, проте в навчальних цілях продовжимо наш аналіз, використовуючи даний фактор.

    Побудуємо лінійне рівняння регресії.

    Рівняння прямої має наступний вигляд: y = a + bx 1

    Для виведення даного рівняння необхідно вирішити наступну систему рівнянь:

    Після розрахунків отримуємо параметризрвані рівняння

    Y = 1,7Х-27,69

    Розрахуємо похибку апроксимації по нижче заданої формулою.

    Eотн = 28,57

    Однак ця помилка більше 5%, тобто дану модель можна використовувати на практиці, але в навчальних цілях продовжимо наш аналіз.

    На основі моделі регресії отримаємо наступні розрахункові дані.

    t

    1

    2

    3

    4

    yp (t)

    84,40

    133,22

    182,03

    230,84

    5

    6

    7

    8

    9

    279,66

    328,47

    377,28

    426,09

    474,91

    На основі даної моделі побудуємо прогноз на період 10 і 11.

    t

    10

    11

    yp (t)

    271,93

    251,66

    (Методику розрахунку см .. в додатку.)

    На прикладі аналізу споживчих цін ми докладно розглянули методологію економіко-статистичного аналізу цін, тому далі в аналізі цін виробників і цін зовнішньої торгівлі будуть представлені тільки розрахункові таблиця і аналітика.

    3.2Аналіз цін виробників.

    Угруповання.

    В якості вихідної таблиці візьмемо дані про споживчі ціни на продукцію рослинництва .. Як группировочного ознаки використовуємо відносні ланцюгові прирости цін галузі.

    Таблиця: зернові культури

    зернова культура

    1 998

    +1999

    2000

    пшениця

    546

    -

    1 488

    172,53%

    2179

    46,44%

    жито

    449

    -

    1091

    142,98%

    1992

    82,58%

    просо

    427

    -

    909

    112,88%

    1523

    67,55%

    гречка

    +1121

    -

    4757

    324,35%

    4509

    -5,21%

    кукурудза

    747

    -

    2124

    184,34%

    2616

    23,16%

    ячмінь

    440

    -

    тисячі вісімдесят шість

    146,82%

    тисяча вісімсот двадцять дві

    67,77%

    зернобобові

    922

    -

    2297

    149,13%

    3365

    46,50%

    овес

    499

    -

    1011

    102,61%

    +1637

    61,92%

    Разом з галузі

    5151

    -

    14763

    19643

    .На підставі приростів зробимо відповідну угруповання по інтервалах.

    Таблиця: угруповання підгалузей

    номер групи

    інтервали

    Число підгалузей 1999р.

    Число підгалузей 2000р.

    0

    менше 0%

    0

    1

    1

    0-10%

    0

    0

    2

    11-20%

    0

    0

    3

    21-30%

    0

    1

    4

    31-40%

    0

    0

    5

    41-50%

    0

    2

    6

    51-60%

    0

    0

    7

    61-70%

    0

    3

    8

    71-80%

    0

    0

    9

    81-90%

    0

    1

    10

    91-100%

    0

    0

    11

    101-150%

    5

    0

    12

    151-200%

    2

    0

    13

    понад 201%

    1

    0

    За даними угруповання видно, що ціни на сільсько- господарську продукцію мають нестійку тенденцію.

    У 1999 р найбільше підгалузей (п'ять одиниць) мали приріст у межах 101-150%. А вже в 2000 році більшість підгалузей, а саме три, сконцентрувалося в межах приросту 61- 70%.

    Можна зробити попередній висновок, що на певну частину підгалузей впливають одні й ті ж фактори, з однією і тією ж силою.

    Наступний графік наочно проілюструє стан справ в галузі в плані коливань цін.

    Графік: графічна інтерпретація угруповання

    Горизонтальний аналіз і вертикальний аналіз за допомогою методу середніх.

    Таблиця: вертикальний аналіз

    продукція галузі

    1 998

    уд. вага

    +1999

    уд. вага

    2000

    уд .Вага

    пшениця

    546

    10,60%

    1 488

    13,57%

    2179

    13,91%

    жито

    449

    8,72%

    1091

    9,95%

    1992

    12,72%

    просо

    427

    8,29%

    909

    8,29%

    1523

    9,73%

    гречка

    +1121

    21,76%

    4757

    43,40%

    4509

    28,79%

    кукурудза

    747

    14,50%

    2124

    19,38%

    2616

    16,70%

    ячмінь

    440

    8,54%

    тисячі вісімдесят шість

    9,91%

    тисяча вісімсот двадцять дві

    11,63%

    зернобобові

    922

    17,90%

    2297

    20,95%

    3365

    21,49%

    овес

    499

    9,69%

    1011

    9,22%

    +1637

    10,45%

    Разом з галузі

    5151

    100,00%

    14763

    134,68%

    19643

    125,43%

    Пор. .аріфм.

    643,875

    1845,375

    2455,375

    Ср.геом.

    +604,1359113

    +1573,630087

    +2299,817214

    медіана

    522,5

    1289,5

    2085,5

    Середня зважена

    +889,2967802

    +3249,360218

    +4239,346192

    Таблиця: горизонтальний аналіз

    1 998

    +1999

    2000

    Пор.арифм.

    Ср.геом.

    медіана

    пшениця

    546,00

    1488,00

    2179,00

    1404,33

    1209,72

    1488,00

    жито

    449,00

    1091,00

    1992,00

    1177,33

    991,87

    1091,00

    просо

    427,00

    909,00

    1523,00

    953,00

    839,26

    909,00

    гречка

    1121,00

    4757,00

    4509,00

    3462,33

    2886,29

    4509,00

    кукурудза

    747,00

    2124,00

    2616,00

    1829,00

    1607,08

    2124,00

    ячмінь

    440,00

    1086,00

    1822,00

    1116,00

    954,87

    1086,00

    зернобобові

    922,00

    2297,00

    3365,00

    2194,67

    1924,39

    2297,00

    овес

    499,00

    1011,00

    1637,00

    1049,00

    938,21

    1011,00

    індексний аналіз

    індекси

    базисні

    ланцюгові

    рік 1999

    1 квартал

    2458,32

    2 квартал

    2569,36

    1,045169059

    1,04516906

    3 квартал

    2689,56

    1,046782078

    1,09406424

    4 квартал

    2785,68

    1,035738188

    1,13316411

    рік 2000

    1 квартал

    2795,34

    1,003467735

    1,13709362

    2 квартал

    2896,33

    1,036127984

    1,17817453

    3 квартал

    2963,98

    1,023357145

    1,20569332

    4 квартал

    2976,38

    1,004183564

    1,21073741

    рік 2001

    1 квартал

    3012,97

    1,012293457

    1,22562156

    2 квартал

    3158,94

    1,048447213

    1,28499951

    3 квартал

    3167,49

    1,002706604

    1,2884775

    4 квартал

    3258,78

    1,028820928

    1,32561261

    На основі аналізу ланцюгових індексів можна зробити висновок, що зміна цін відбувається лінійно.

    ряд 1 - базисний індекс

    ряд 2 - ланцюгової індекс

    Досліджуючи зміни базисних індексів найменшою значення даний показник мав у 2 кварталі 1999 г. А найбільше значення - в 4 кварталі 2001 р

    Як видно на графіку зміни мають плавний тенденційний характер.

    Таблиця 2. - "Розрахунок структурних зрушень"

    порядковий

    Назва галузі

    Ціни, в млн. Руб.

    Ціна на електроенергію руб.

    1 998

    +1999

    1 998

    +1999

    1

    пшениця

    563

    455

    885

    875

    2

    жито

    233

    241

    544

    563

    3

    просо

    222

    145

    574

    736

    4

    гречка

    455

    541

    567

    536

    5

    кукурудза

    478

    455

    478

    366

    де: х 0, x 1 - ціни на електроенергію базового і звітного періоду;

    f 0, f 1 - ціни на продукцію галузі в базовому і поточних періодів.

    Індекс змінного складу показує зміну цін в 1999 році в 0,96339 рази (зменшення) в порівнянні 1998роком тільки за рахунок зміни цін на електроенергію.

    Індекс фіксованого складу

    Індекс структурних зрушень

    Аналіз динаміки цін з використанням часових рядів

    t

    рік / квартал

    y

    (У-УСР)

    (У-УСР) 2

    1 998

    1

    1

    4453

    -394

    154842

    2

    2

    4556

    -291

    84390

    3

    3

    4658

    -189

    35532

    4

    4

    4689

    -158

    24806

    +1999

    5

    1

    4785

    -62

    3782

    6

    2

    4887

    41

    1640

    7

    3

    4923

    77

    5852

    8

    4

    5024

    178

    31506

    2000

    9

    1

    5056

    210

    43890

    10

    2

    5052

    206

    42230

    11

    3

    5023

    177



    ght "> 31152

    12

    4

    5052

    206

    42230

    сума

    58158

    501855

    Розрахуємо середньоквадратичне відхилення, коефіцієнт варіації, а також перевіримо ряд на "засмічення інформації" або на аномальні спостереження.

    Середньоквадратичне відхилення =

    Коефіцієнт варіації =

    За варіації можна зробити висновок, що, так як коефіцієнт варіації більше 15%, варіація велика і сукупність в цілому не можна визнати однорідною.

    Перевіримо ряд на аномальні спостереження за допомогою t n-критерію Граббса. В даній сукупності виділимо максимальне і мінімальне значення - 4453 і 5052, допустимо їх взяли невірно. Формула для розрахунку t n-критерію Граббса:

    де: y- аномальне спостереження;

    - середній абсолютний приріст.

    T n-критерію Граббса =

    Далі порівняю отримані значення з критичними даними по таблиці t n-критерію Смирнова-Граббса. При n = 12 і довірчої ймовірності 0,95 Т кр = 2,519. Так як отримані значення Т 1 і Т 2кр, то отже немає необхідності виключати ці дані з дослідження.

    Для кореляційно-регресійного аналізу необхідно з декількох чинників зробити попередній відбір факторів для регресійної моделі. Зробимо це за підсумками розрахунку коефіцієнта кореляції. А саме візьмемо ті фактори, зв'язок яких з результативним ознакою буде виражена більшою мірою.

    На основі таблиці, представленої нижче зробимо кореляційний аналіз.

    рік

    ціни виробників

    електроенергія

    бензин

    нафта

    у

    х1

    х2

    х3

    1992

    8,80

    1,60

    18,30

    5,30

    1994

    101,00

    58,40

    266,00

    101,00

    1995

    317,00

    163,00

    756,00

    282,00

    1996

    612,00

    215,00

    912,00

    355,00

    1 997

    593,00

    254,00

    1011,00

    376,00

    1 998

    533,00

    239,00

    1309,00

    339,00

    +1999

    1390,00

    282,00

    4640,00

    1000,00

    2000

    2113,00

    416,00

    5612,00

    1546,00

    сума

    5667,80

    1629,00

    14524,30

    4004,30

    Пор.знач-е

    404,84

    116,36

    1037,45

    286,02

    Почнемо наш аналіз з розгляду наступних факторів:

    - електроенергія

    - бензин

    - експортна ціна на нафту

    Коефіціет кореляції ryx1 = 0,9058

    Коефіцієнт кореляції ryx2 = 0,9752

    Коефіцієнт кореляції ryx3 = 0,9958

    Найтісніший зв'язок спостерігається між цінами виробників і експортною ціною на нафту.

    = 5659,00

    Коефіцієнт варіації V> 15%. З цього можна зробити висновок, що сукупність не можна визнати однорідною. Дана модель не може застосовуватися на практиці, проте в навчальних цілях продовжимо наш аналіз, використовуючи даний фактор.

    Побудуємо лінійне рівняння регресії.

    Рівняння прямої має наступний вигляд: y = a + bx 1

    На основі наведених вище даних розрахуємо коефіцієнти регресії, де

    a1 = 134,46

    a0 = -42,56

    У = -42,56 + 134,46х

    Потім побудуємо розрахунковий тренд.

    t

    1

    2

    3

    4

    5

    yp (t)

    91,90

    226,37

    360,83

    495,29

    629,76

    6

    7

    8

    9

    764,22

    898,68

    1033,15

    1167,61

    І на основі це тренда побудуємо прогноз на 10 і 11 періоди.

    10

    11

    1302,07

    1436,54

    max

    2078,58

    2258,31

    min

    525,57

    614,76

    У10. = А0 + а1 * 10

    У11 = а0 + а1 * 11

    Розрахуємо похибку апроксимації по нижче заданої формулою.

    Eотн = 258,00

    Аналіз цін зовнішньої торгівлі.

    Угруповання.

    Згрупуємо за тим же принципом, що і два попередніх пункту.

    1 998

    +1999

    2000

    нафта сира

    74,4

    -

    110,9

    49,06%

    179,9

    62,22%

    нафтопродукти

    75,8

    -

    94,5

    24,67%

    171

    80,95%

    газ природний

    72,8

    -

    69,2

    -4,95%

    75,4

    8,96%

    вугілля кам'яне

    27

    -

    15,8

    -41,48%

    25,5

    61,39%

    руди і концентрати залізні

    19,7

    -

    23,1

    17,26%

    26,7

    15,58%

    фофати кальцію

    38,3

    -

    39,7

    3,66%

    43,1

    8,56%

    добрива мінеральні

    82

    -

    120

    46,34%

    128

    6,67%

    аміак безводний

    111

    -

    130

    17,12%

    126

    -3,08%

    Разом з галузі

    501

    -

    603,2

    775,6

    В результаті отримаємо наступну таблицю.

    номер групи

    інтервали

    Число підгалузей 1999р.

    Число підгалузей 2000р.

    0

    менше 0%

    2

    1

    1

    0-10%

    1

    3

    2

    11-20%

    2

    1

    3

    21-30%

    1

    0

    4

    31-40%

    0

    0

    5

    41-50%

    2

    0

    6

    51-60%

    0

    0

    7

    61-70%

    0

    1

    8

    71-80%

    0

    1

    9

    81-90%

    0

    0

    10

    91-100%

    0

    0

    11

    101-150%

    0

    0

    12

    151-200%

    0

    0

    13

    понад 201%

    0

    0

    Нижче слід графічна інтерпретація.

    Середні.

    Таблиця: вертикальний аналіз

    продукція галузі

    1 998

    уд. вага

    +1999

    уд.вес

    2000

    уд.вес

    нафта сира

    74,4

    14,85%

    110,9

    1,01%

    179,9

    1,15%

    нафтопродукти

    75,8

    15,13%

    94,5

    0,86%

    171

    1,09%

    газ природний

    72,8

    14,53%

    69,2

    0,63%

    75,4

    0,48%

    вугілля кам'яне

    27

    5,39%

    15,8

    0,14%

    25,5

    0,16%

    руди і концентрати залізні

    19,7

    3,93%

    23,1

    0,21%

    26,7

    0,17%

    фофати кальцію

    38,3

    7,64%

    39,7

    0,36%

    43,1

    0,28%

    добрива мінеральні

    82

    16,37%

    120

    1,09%

    128

    0,82%

    аміак безводний

    111

    22,16%

    130

    1,19%

    126

    0,80%

    Разом з галузі

    501

    100,00%

    603,2

    5,50%

    775,6

    4,95%

    Ср.аріфм.

    62,625

    75,4

    96,95

    Ср.геом.

    54,3491041

    +59,81797441

    +75,86884644

    медіана

    73,6

    81,85

    100,7

    Середня зважена

    +889,2967802

    +3249,360218

    +4239,346192

    Таблиця: горизонтальний аналіз

    1 998

    +1999

    2000

    Ср.аріфм.

    Ср.геом.

    медіана

    нафта сира

    74,40

    110,90

    179,90

    121,73

    114,07

    110,90

    нафтопродукти

    75,80

    94,50

    171,00

    113,77

    107,00

    94,50

    газ природний

    72,80

    69,20

    75,40

    72,47

    72,42

    72,80

    вугілля кам'яне

    27,00

    15,80

    25,50

    22,77

    22,16

    25,50

    руди і концентрати залізні

    19,70

    23,10

    26,70

    23,17

    22,99

    23,10

    фофати кальцію

    38,30

    39,70

    43,10

    40,37

    40,32

    39,70

    добрива мінеральні

    82,00

    120,00

    128,00

    110,00

    107,99

    120,00

    аміак безводний

    111,00

    130,00

    126,00

    122,33

    122,05

    126,00

    індексний аналіз

    індекси

    базисні

    ланцюгові

    рік 1999

    1 квартал

    422

    2 квартал

    438

    1,037914692

    1,03791469

    3 квартал

    478

    1,091324201

    1,13270142

    4 квартал

    472

    0,987447699

    1,11848341

    рік 2000

    1 квартал

    486

    1,029661017

    1,15165877

    2 квартал

    490

    1,008230453

    1,16113744

    3 квартал

    495

    1,010204082

    1,17298578

    4 квартал

    498

    1,006060606

    1,18009479

    рік 2001

    1 квартал

    502

    1,008032129

    1,18957346

    2 квартал

    522

    1,039840637

    1,23696682

    3 квартал

    515

    0,986590038

    1,22037915

    4 квартал

    552

    1,07184466

    1,30805687

    Нижче слід графічна інтерпретація.

    На графіку видно, що зміна як ланцюгових, так і базисних індексів протікає плавно, без різких стрибків.

    ряд 1 - базисний індекс

    ряд 2 - ланцюгової індекс

    Досліджуючи зміни базисних індексів найменшою значення даний показник мав у 2 кварталі 1999 г. А найбільше значення - в 4 кварталі 2001 р

    порядковий

    Назва галузі

    Ціни, в млн. Руб.

    Ціна на електроенергію руб.

    1 998

    +1999

    1 998

    +1999

    1

    нафта сира

    74,40

    110,9

    885

    875

    2

    нафтопродукти

    75,80

    94,5

    544

    563

    3

    газ природний

    27,0

    15,8

    574

    736

    4

    вугілля кам'яне

    19,7

    23,1

    567

    536

    5

    руди і концентрати залізні

    38,3

    39,7

    478

    366

    Аналіз динаміки цін з використанням часових рядів

    Середньоквадратичне відхилення =

    Коефіцієнт варіації =

    Перевіримо ряд на аномальні спостереження за допомогою t n-критерію Граббса. В даній сукупності виділимо максимальне і мінімальне значення - 4453 і 5052, допустимо їх взяли невірно. Формула для розрахунку t n-критерію Граббса:

    де: y- аномальне спостереження;

    - середній абсолютний приріст.

    T n-критерію Граббса =

    Для кореляційно-регресійного аналізу необхідно з декількох чинників зробити попередній відбір факторів для регресійної моделі. Зробимо це за підсумками розрахунку коефіцієнта кореляції. А саме візьмемо ті фактори, зв'язок яких з результативним ознакою буде виражена більшою мірою.

    На основі таблиці, представленої нижче зробимо кореляційний аналіз.

    В даному корреляционном аналізі ми проаналізуємо залежність між зовнішньою ціною на нафту і внутрішньої.

    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

    Розрахуємо коефіцієнти регресії.

    tcp = 5

    ycp (t) = 134,02

    a1 = 11,70

    a0 = 75,52

    Звідси функція буде мати вигляд:

    y = 75.52 + 11.70x

    На підставі лінії регресії виведемо умовний 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 підставі умовного тренда зробимо прогноз на 11 і 12 періоди.

    10

    11

    192,52

    204,22

    max

    229,73

    243,60

    min

    155,30

    164,83

    Розрахуємо похибку апроксимації по нижче заданої формулою.

    Eотн = 21,06

    Аналіз цін зовнішньої торгівлі.

    Угруповання.

    Згрупуємо за тим же принципом, що і два попередніх пункту.

    1 998

    +1999

    2000

    нафта сира

    74,4

    -

    110,9

    49,06%

    179,9

    62,22%

    нафтопродукти

    75,8

    -

    94,5

    24,67%

    171

    80,95%

    газ природний

    72,8

    -

    69,2

    -4,95%

    75,4

    8,96%

    вугілля кам'яне

    27

    -

    15,8

    -41,48%

    25,5

    61,39%

    руди і концентрати залізні

    19,7

    -

    23,1

    17,26%

    26,7

    15,58%

    фофати кальцію

    38,3

    -

    39,7

    3,66%

    43,1

    8,56%

    добрива мінеральні

    82

    -

    120

    46,34%

    128

    6,67%

    аміак безводний

    111

    -

    130

    17,12%

    126

    -3,08%

    Разом з галузі

    501

    -

    603,2

    775,6

    В результаті отримаємо наступну таблицю.

    номер групи

    інтервали

    Число підгалузей 1999р.

    Число підгалузей 2000р.

    0

    менше 0%

    2

    1

    1

    0-10%

    1

    3

    2

    11-20%

    2

    1

    3

    21-30%

    1

    0

    4

    31-40%

    0

    0

    5

    41-50%

    2

    0

    6

    51-60%

    0

    0

    7

    61-70%

    0

    1

    8

    71-80%

    0

    1

    9

    81-90%

    0

    0

    10

    91-100%

    0

    0

    11

    101-150%

    0

    0

    12

    151-200%

    0

    0

    13

    понад 201%

    0

    0

    Нижче слід графічна інтерпретація.

    Середні.

    Таблиця: вертикальний аналіз

    продукція галузі

    1 998

    уд. вага

    +1999

    уд.вес

    2000

    уд.вес

    нафта сира

    74,4

    14,85%

    110,9

    1,01%

    179,9

    1,15%

    нафтопродукти

    75,8

    15,13%

    94,5

    0,86%

    171

    1,09%

    газ природний

    72,8

    14,53%

    69,2

    0,63%

    75,4

    0,48%

    вугілля кам'яне

    27

    5,39%

    15,8

    0,14%

    25,5

    0,16%

    руди і концентрати залізні

    19,7

    3,93%

    23,1

    0,21%

    26,7

    0,17%

    фофати кальцію

    38,3

    7,64%

    39,7

    0,36%

    43,1

    0,28%

    добрива мінеральні

    82

    16,37%

    120

    1,09%

    128

    0,82%

    аміак безводний

    111

    22,16%

    130

    1,19%

    126

    0,80%

    Разом з галузі

    501

    100,00%

    603,2

    5,50%

    775,6

    4,95%

    Ср.аріфм.

    62,625

    75,4

    96,95

    Ср.геом.

    54,3491041

    +59,81797441

    +75,86884644

    медіана

    73,6

    81,85

    100,7

    Середня зважена

    +889,2967802

    +3249,360218

    +4239,346192

    Таблиця: горизонтальний аналіз

    1 998

    +1999

    2000

    Ср.аріфм.

    Ср.геом.

    медіана

    нафта сира

    74,40

    110,90

    179,90

    121,73

    114,07

    110,90

    нафтопродукти

    75,80

    94,50

    171,00

    113,77

    107,00

    94,50

    газ природний

    72,80

    69,20

    75,40

    72,47

    72,42

    72,80

    вугілля кам'яне

    27,00

    15,80

    25,50

    22,77

    22,16

    25,50

    руди і концентрати залізні

    19,70

    23,10

    26,70

    23,17

    22,99

    23,10

    фофати кальцію

    38,30

    39,70

    43,10

    40,37

    40,32

    39,70

    добрива мінеральні

    82,00

    120,00

    128,00

    110,00

    107,99

    120,00

    аміак безводний

    111,00

    130,00

    126,00

    122,33

    122,05

    126,00

    індексний аналіз

    індекси

    базисні

    ланцюгові

    рік 1999

    1 квартал

    422

    2 квартал

    438

    1,037914692

    1,03791469

    3 квартал

    478

    1,091324201

    1,13270142

    4 квартал

    472

    0,987447699

    1,11848341

    рік 2000

    1 квартал

    486

    1,029661017

    1,15165877

    2 квартал

    490

    1,008230453

    1,16113744

    3 квартал

    495

    1,010204082

    1,17298578

    4 квартал

    498

    1,006060606

    1,18009479

    рік 2001

    1 квартал

    502

    1,008032129

    1,18957346

    2 квартал

    522

    1,039840637

    1,23696682

    3 квартал

    515

    0,986590038

    1,22037915

    4 квартал

    552

    1,07184466

    1,30805687

    Нижче слід графічна інтерпретація.

    На графіку видно, що зміна як ланцюгових, так і базисних індексів протікає плавно, без різких стрибків.

    ряд 1 - базисний індекс

    ряд 2 - ланцюгової індекс

    Досліджуючи зміни базисних індексів найменшою значення даний показник мав у 2 кварталі 1999 г. А найбільше значення - в 4 кварталі 2001 р

    порядковий

    Назва галузі

    Ціни, в млн. Руб.

    Ціна на електроенергію руб.

    1 998

    +1999

    1 998

    +1999

    1

    нафта сира

    74,40

    110,9

    885

    875

    2

    нафтопродукти

    75,80

    94,5

    544

    563

    3

    газ природний

    27,0

    15,8

    574

    736

    4

    вугілля кам'яне

    19,7

    23,1

    567

    536

    5

    руди і концентрати залізні



    n = "center"> 38,3

    39,7

    478

    366

    Аналіз динаміки цін з використанням часових рядів

    Середньоквадратичне відхилення =

    Коефіцієнт варіації =

    Перевіримо ряд на аномальні спостереження за допомогою t n-критерію Граббса. В даній сукупності виділимо максимальне і мінімальне значення - 4453 і 5052, допустимо їх взяли невірно. Формула для розрахунку t n-критерію Граббса:

    де: y- аномальне спостереження;

    - середній абсолютний приріст.

    T n-критерію Граббса =

    Для кореляційно-регресійного аналізу необхідно з декількох чинників зробити попередній відбір факторів для регресійної моделі. Зробимо це за підсумками розрахунку коефіцієнта кореляції. А саме візьмемо ті фактори, зв'язок яких з результативним ознакою буде виражена більшою мірою.

    На основі таблиці, представленої нижче зробимо кореляційний аналіз.

    В даному корреляционном аналізі ми проаналізуємо залежність між зовнішньою ціною на нафту і внутрішньої.

    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

    Розрахуємо коефіцієнти регресії.

    tcp = 5

    ycp (t) = 134,02

    a1 = 11,70

    a0 = 75,52

    Звідси функція буде мати вигляд:

    y = 75.52 + 11.70x

    На підставі лінії регресії виведемо умовний 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 підставі умовного тренда зробимо прогноз на 11 і 12 періоди.

    10

    11

    192,52

    204,22

    max

    229,73

    243,60

    min

    155,30

    164,83

    Розрахуємо похибку апроксимації по нижче заданої формулою.

    Eотн = 21,06

    Економічної обгрунтування результатів аналізу.

    В ході аналізу ми прийшли до наступного висновку. Ціни висловлюють сукупну інформацію про ринки (галузях) і економіці в цілому. Ціни певним чином залежать від декількох основних моментів, які знайшли своє сукупне вираження в в трьох факторах: ціни на енергоносії і ціни на основний продукт експорту.

    Побудовані моделі мають досить високий коефіцієнт детермінації, що свідчить про їх адекватності. У ряді випадків коефіцієнти кореляції були близько дорівнюють нулю, що теж свідчить на мій погляд про практичну цінність моделей. Всі висунуті гіпотези про ексопртооріентірованності економіки доведені. Правда твердження, що сукупний попит носить залежний характер від світової кон'юнктури цін на нафту носить чисто гіпотетичний характер і вимагає додаткових статистичних підтверджень, але це не входить в предметну область курсового проекту.

    Висновки і пропозиції.

    В ході роботи було проведено певний спектр діагностичних заходів на базі економіко-статистичного інструментарію. Були висунуті гіпотези макроекономічного характеру залежності цін (в рамках предметної області) від цін на бензин, електроенергію і експортних цін на нафту. В ході виконання курсового проекту все гіпотези визнані правомірними.

    ...........