Статистический анализ цен

       

 

      где Т^/_р, Т^//_р, Т^/_П, Т^//_П – соответственно темпы роста и темпы прироста сравниваемых динамических рядов.

     Показатель  абсолютного значения одного процента прироста определяется как результат деления абсолютного прироста на соответствующий темп прироста, выраженный в процентах, т.е.: 

       или  

     Расчет  этого показателя имеет экономический  смысл только на цепной основе. 
 

 

     

 
 
 

 

     

     По  данным таблицы, можно сделать вывод  что, продажи принтеров и МФУ, в целом, имели тенденцию к  снижению за анализируемый период, но в марте, апреле, сентябре, октябре и декабре 2010 года объём продаж увеличивался. Скорость изменения объёма продаж увеличилась в июне по сравнению с апрелем и маем, затем она сохраняла тенденцию увеличения, но в октябре и ноябре вновь снизилась, но зато в декабре вернула тенденцию увеличения. Анализируя, темп роста можно увидеть, что достаточно высокий темп роста наблюдался в апреле, сентябре и декабре. Можно говорить, о том, что именно в эти месяцы спрос на принтеры и МФУ был высоким.

     В среднем, абсолютный размер снижения уровня объёма продаж за 2010 год составил 114334 тыс. руб. В среднем, 726 рублей содержится в 1% прироста.

     На 8887,273 тыс.руб. в среднем происходило  увеличение объёма продаж в единицу  времени. Средняя относительная  скорость изменения уровня объёма продаж составила 166,7 рублей.

     Одной из задач, возникающих при анализе  рядов динамики, является установление закономерности изменения уровней  изучаемого общественного явления.

     В некоторых случаях закономерность изменения явления, общая тенденция  его развития ясно отображается уровнями динамического ряда.

     Однако  часто приходится встречаться с  такими рядами динамики, когда уровни ряда подвергаются самым различным  изменениям и общая тенденция  развития явления использует особые приемы обработки рядов динамики.

     Выявление основной тенденции может быть осуществлено методом скользящей средней.

     Суть  способа сглаживания ряда динамики при помощи скользящей средней заключается  в том, что последовательно находятся  средние значения из нескольких членов ряда, начиная с первого, второго и т. д.

 

      Расчет скользящих средних: 

     

     

       и т.д. 

     Чтобы получить сглаженные уровни ряда, необходимо провести центрирование расчетных средних, определяемых как простая средняя арифметическая из двух рядом лежащих средних: 

     

     

       и т.д. 

     Таблица 8

     Расчет  скользящих средних

 

      Изобразим графически фактические  и сглаженные уровни ряда динамики: 

 

     Можно увидеть, что конкретной тенденции  к увеличению или снижению объёма продаж - нет. Наибольший объём продаж был, достигнут в январе, марте, апреле, ноябре и декабре, что может быть связано с наибольшим спросом на принтеры в перечисленные месяцы, в свою очередь, наименьший объём продаж был в феврале, мае, июне, июле, августе. Не большой спрос в летние месяцы, можно связать с сезонными колебаниями. Так, например, в летний период большинство людей находятся в отпусках и не нуждаются в данной продукции, а, например, в зимний период (декабрь - наибольший объём продаж) принтеры могут быть прекрасным подарком к Новому году и, следовательно, из-за этого спрос на данную продукцию возрастает.

     Таким образом, объём продаж принтеров  и МФУ постоянно находился  в "движении", увеличивался и сокращался за анализируемый период, а именно за 2010 год.

     Аналитическое выравнивание.

     Аналитическое выравнивание основано на допущении, что  изменение в рядах динамики могут  быть выражены определённым математическим законом.

     На  основе теоретического анализа выявляется характер явления во времени и  на этой основе выбирается то или иное математическое выражение.

     Проанализировав, показатели динамики я пришла к выводу, что развитие происходит с переменным ускорением. Таким образом, тенденция  описывается параболой третьего порядка: 

 

 

 

     

     

      ,  

     следовательно, модель в целом признаётся значимой.

     Ошибка  аппроксимации: 

      % 

     Так как ошибка аппроксимации превышает 7 % следовательно данную ошибку аппроксимации следует считать не подходящей в качестве критерия выбора параметризированного уравнения. 

     3.3 Корреляционно-регресионный анализ 

     Таблица 9

     Исходные  данные