Сравнительный анализ динамики и выявление внутригодовых колебаний розничного товарооборота области

Министерство образования Республики Беларусь
МОГИЛЕВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра экономической информатики

Курсовая работа
по статистике предприятия
Тема ”Сравнительный анализ динамики и выявление внутригодовых колебаний розничного товарооборота области”
Руководитель Ливинская В. А.

Могилев 2001

Содержание
1. Постановка задачи …………………………………………….. стр.
2. Описание экономических понятий, используемых в работе….. стр.
3. Описание методов расчета динамических рядов …………… стр.
3.1 Понятие сезонной неравномерности и ее характеристика…… стр.
3.2 Корреляционная зависимость между уровнями
различных рядов динамики ……………………………………… стр.
4. Результаты работы программы ………………………………. стр.
Список литературы ……………………………………………. стр.
Приложение А …………..………………………………………. стр.

1. Постановка задачи.
По исходным данным необходимо произвести анализ динамических рядов, который включает в себя определение существования тренда и его уравнения, выявление наличия сезонных колебаний, анализ динамики сезонной волны, экстраполяцию на один год, линию тренда, фактические уровни ряда динамики, центрированную скользящую среднюю.

2. Описание экономических понятий, используемых в работе.
Товарооборот – это процесс обращения товаров, экономический показатель, отражающий совокупную стоимость продаж средств производства и предметов потребления.
Различают оптовый и розничный товарооборот. Оптовый товарооборот включает объем продаж товаров производственными и сбытовыми предприятиями организациям розничной торговли и предприятиям для промышленной переработки. Розничный товарооборот включает объем продаж товаров и услуг населению розничной торговой сетью, предприятиями общественного питания, а также ателье, ремонтными мастерскими и т.п.

3. Описание методов расчета динамических рядов.
3.1 Понятие сезонной неравномерности и ее характеристика.
Слагаясь под совместным воздействием систематических и случайных факторов, уровень ряда динамики испытывает также воздействие причин, обусловленных периодичностью колебаний.
В рядах внутригодичной динамики, можно выделить три важ­нейшие составляющие колеблемости уровней временного ряда
тренд, сезонную и случайную компоненты.
Таким образом, при анализе колеблемости динамических ря­дов наряду с выделением случайных колебаний возникает и за­дача изучения периодических колебаний. Как правило, изучение периодических («сезонных») колебаний необходимо с целью ис­ключения их влияния на общую динамику для выявления «чи­стой» (случайной ) колеблемости.
В широком понимании к сезонным относят все явления, ко­торые обнаруживают в своем развитии отчетливо выраженную закономерность внутригодичных изменений, т.е. более или ме­нее устойчиво повторяющиеся из года в год колебания уровней. Часто эти колебания могут быть не связаны со сменой времен го­да. К сезонным явлениям относят, например, потребление элект­роэнергии; неравномерность производственной деятельности в отраслях пищевой промышленности, связанных с переработкой сельскохозяйственного сырья; перевозки пассажирским транс­портом, спрос на многие виды продукции и услуг и т.д.
Как бы ни проявлялась сезонность, она наносит большой ущерб национальной экономике, связанный с неравномерным ис­пользованием оборудования и рабочей силы, с неравномерной за­грузкой транспорта, необходимостью создания резервов мощно­стей и т.д. Комплексное регулирование сезонных изменений по отдельным отраслям должно основываться на исследовании се­зонных отклонений.
Важнейшими задачами, решаемыми в ходе исследования се­зонности, являются следующие
1) определение наличия сезонности, численное выражение проявления сезонных колебаний и выявление их силы и характе­ра в различных фазах годичного цикла;
2) характеристика факторов, вызывающих сезонные колеба­ния;
3) оценка последствий, к которым приводит наличие сезон­ных колебаний;
4) математическое моделирование сезонности. Для измерения сезонных колебаний статистикой предложе­ны различные методы. Наиболее простые и часто употребляемые
из них
а) метод абсолютных разностей;
б) метод относительных разностей;
в) построение индексов сезонности.
Первые два способа предполагают нахождение разностей фак­тических уровней и уровней, найденных при выявлении основ­ной тенденции развития.
Применяя способ абсолютных разностей, оперируют непос­редственно размерами этих разностей, а при использовании ме­тода относительных разностей определяют отношение абсолют­ных размеров указанных разностей к выравненному уровню. При выявлении основной тенденции используют либо метод сколь­зящей средней, либо аналитическое выравнивание. В некоторых случаях в стационарных рядах можно пользоваться разностью фактических уровней и средним месячным уровнем за год. Использование данных за несколько лет связано с тем обстоятельством, что в отклоне­ниях по отдельным годам сезонные колебания смешиваются со случайными. Чтобы элиминировать случайные колебания, берут средние отклонения за несколько лет.
Для выделения сезонной волны надо определить средний уровень товарооборота за каждый месяц по пятилетним дан­ным и общую среднюю за весь рас­сматриваемый период.
Общая средняя уд получается делением суммы уровней от­пуска за все пять лет на 60 (общее число месяцев).
Затем определяется абсолютное отклонение средних месяч­ных показателей от общей средней .
Метод относительных разностей является развитием метода абсолютных разностей. Для нахождения относительных разно­стей абсолютные отклонения делят на общую среднюю и выра­жают в процентах.
Вместо относительных разностей за каждый месяц может быть вычислен индекс сезонности, который рассчитывается как отно­шение среднего уровня соответствующего месяца к общей сред­ней, т.е.
.
Выделение сезонной волны можно выполнить на основе по­строения аналитической модели проявления сезонных колебаний.
Построение аналитической модели выявляет основной закон ко­леблемости данного временного ряда в связи с переходом от ме­сяца к месяцу и дает среднюю характеристику внутригодичных колебаний.
При исследовании явлений периодического типа в качестве аналитической формы развития во времени принимается урав­нение следующего типа (ряд Фурье)

В этом уравнении величина k определяет гармонику ряда Фурье и может быть взята с разной степенью точности (чаще всего от 1 до 4). Для отыскания параметров уравнения используется метод наименьших квадратов, т.е.

Найдя частные производные этой функции и приравняв их к нулю, получим систему нормальных уравнений, решение кото­рой дает следующие формулы для вычисления параметров
;
;
;
Параметры уравнения зависят от значений у и свя­занных с ними последовательных значений cos kt и sin kt.
Для изучения сезонных колебаний на протяжении года необ­ходимо взять n=12 (по числу месяцев в году). Тогда, представляя периоды как части длины окружности, ряд динамики можно за­писать в виде таблицы, в первой строке которой будут записаны периоды, а во второй – соответствующие им уровни.
Применяя к этим же данным вторую гармонику ряда Фурье для выражения модели сезонности, получим коэффициенты a2 и b2. Подставляя их в уравнение ряда Фурье, будем иметь следующую модель сезонности данного ряда динамики
.
Рассмотрим выявление всех типов колебаний внутригодичной динамики уровней.
Для выравнивания уровней принимаем период сглаживания, равный четырем кварталам (m = 4).
Найденные скользящие средние будут отнесены не к конкретному кварта­лу, а попадут в промежуток между ними.
Для отнесения скользящей средней к определенному кварталу, находим средние из двух смежных скользящих сред­них, т.е. производим центрированные средних.
Для выявления сезонной составляющей в колеблемости уров­ней ряда динамики рассчитываем отношения фактических объе­мов товарооборота каждого квартала к соответствующей ему скользящей средней.
На основании полученных соотношений выполняется их груп­пировка по кварталам путем занесения значений в таблицу.
Для расчета индекса сезонности на основании сравнений фактических квартальных значений за ряд лет с соответствующей скользящей средней можно восполь­зоваться следующими приемами
1) рассчитать для каждого квартала среднюю арифметическую из полученных соотношений.
2) определить медиану из значений индексов сезонности за каждый квартал путем ранжирования.
Т. к. обычно сумма индексов се­зонности хотя и незначительно, но отличается от 4 (для четырех кварталов сумма индексов должна быть равна 4, а их средняя рав­на 1,00), то для устранения этих расхождений определяется попра­вочный коэффициент как отношение теоретической суммы ин­дексов (4,0) к фактической величине их суммы.
Для расчета индексов сезонности, скорректиро­ванных на поправочный коэффициент используются значения медиан.
Прежде чем анализировать основную тенденцию (тренд) или циклические колебания, необходимо исключить сезонную ком­поненту и проверить гипотезу о существовании тренда.
Для этого можно использовать метод проверки разностей средних уровней. Суть этого метода состоит в делении ряда на две части и нахождении их средних и дисперсий по формулам
,
где n – число уровней ряда;
;
Затем мы находим расчетное значение с помощью статистики Стьюдента
;
Затем полученное значение сравниваем с критическим табличным значением , которое равно 3,18 (число степеней свободы равно n1 + n2 — 2).
Сравнив критическое значение с расчетным, делаем вывод о наличии или отсутствии тренда в рыду динамики.
В нашем случае Трасч. = 5,0528 и 4,2246 для первого и второго варианта соответственно. Т. к. в обоих случаях Тр. > Ткр., то гипотезу об отсутствии тренда отклоняем.
После ее исклю­чения из колеблемости уровней времен­ного ряда, рассчитаем уравнение тренда, воспользовавшись ли­нейной функцией
,
где ;
;
;
С помощью полученного уравнения тренда выполним экстра­поляцию на один год.
Найденные таким образом значения не учитывают сезонные колебания в объеме товарооборота. Для учета сезонной состав­ляющей уровень, полученный в результате экстраполяции, ум­ножают на индекс сезонности, т.е.

где — экстраполируемый уровень с учетом сезонных колеба­ний.
3.2 Корреляционная зависимость между уровнями различных рядов динамики.
Применение методов классической теории корреляции в ди­намических рядах связано с некоторыми особенностями. Преж­де всего это наличие для большинства динамических рядов зави­симости последующих уровней от предыдущих.
Наличие зависимости между последующими и предшествую­щими уровнями динамического ряда в статистической литерату­ре называют автокорреляцией.
Коэффициент автокорреляции вычисляется по непосред­ственным данным рядов динамики, когда фактические уровни од­ного ряда рассматриваются как значения факторного признака, а уровни этого же ряда со сдвигом на один период принимаются в качестве результативного признака.
Коэффициент автокорреляции рассчитывается на основе фор­мулы коэффициента корреляции для парной зависимости
,
где yt – фактические уровни ряда, а yt+1 – уровни того же ряда со сдвигом на 1 период.

4. Результаты работы программы.
Таблица 1 – Исходные данные (1 вариант).

Год
Янв.
Февр.
Март
Апр.
Май
Июнь
Июль
Авг.
Сент.
Окт.
Нояб.
Дек.
Итого

1-ый
92,4
77
50
36,6
67,5
53,3
70
74,8
80
85
95
106,4
888

2-ой
105
89
70
59
75
70
83
90
99
100
105
120
1065

3-ий
125
120
105
101
125
110
137
139
150
149
160
190
1611

4-ый
195
185
177
175
195
190
210
215
230
230
240
270
2512

5-ый
276
264
261
260
280
275
297
299
315
310
315
350
3502

Итого за весь период
793,4
735
663
631,6
742,5
698,3
797
817,8
874
874
915
1036,4
9578

Средний уровень за месяц
158,68
147
132,6
126,32
148,5
39,66
159,4
163,56
174,8
174,8
183
207,28
159,63333

Абсолютное отклонение от общей средней
-0,9533333
-12,633333
-27,033333
-33,313333
-11,133333
-19,973333
-0,2333333
3,9266667
15,166667
15,166667
23,366667
47,646667

Относительное отклонение от общей средней (в %)
-0,5972019
-7,9139695
-16,934642
-20,868657
-6,9743161
-12,512007
-0,1461683
2,4598037
9,5009397
9,5009397
14,637711
29,847567

Индекс сезонности
99,402798
92,08603
83,065358
79,131343
93,025684
87,487993
99,853832
102,4598
109,50094
109,50094
114,63771
129,84757

Таблица 2 – Исходные данные (2 вариант).

Год
Янв.
Февр.
Март
Апр.
Май
Июнь
Июль
Авг.
Сент.
Окт.
Нояб.
Дек.
Итого

1-ый
81,8
81
67,8
50,4
76,1
62
88
94,2
100
118
110,4
125
1054,999

2-ой
120
110
105
102
110
101
126
130
140
145
139
150
1478

3-ий
150
130
130
125
135
129
147
152
163
165
157
175
1758

4-ый
170
160
155
155
170
170
190
200
210
225
223
250
2278

5-ый
249
241
239
236
250
247
259
270
280
285
281
300
3137

Итого за весь период
770,8
722
696,8
668,4
741,1
709
810
846,2
893
938
910,4
1000
9705,7

Средний уровень за месяц
154,16
144,4
139,36
133,68
148,22
141,8
162
169,24
178,6
187,6
182,08
200
161,761

Абсолютное отклонение от общей средней
-7,602
-17,362
-22,402
-28,082
-13,542
-19,962
0,238
7,478
16,838
25,838
20,318
38,238

Относительное отклонение от общей средней (в %)
-4,699
-10,733
-13,849
-17,36
-8,371
-12,34
0,147
4,623
10,409
15,973
12,561
23,639

Индекс сезонности
95,301
89,267
86,151
82,64
91,629
87,66
100,147
104,623
110,409
115,973
112,561
123,639

Таблица 3 – Построение модели сезонной волны на основе гармоник ряда Фурье (1 вариант).

Удельный розничный товарооборот области по месяцам
y cos t
y sin t
yt
y cos 2t
y sin 2t
yt
y cos 3t
y sin 3t
yt
y cos 4t
y sin 4t
yt

158,68
158,68
0
166,242
158,68
0
170,618
158,68
0
157,127
158,68
0
152,293

147
127,306
73,5
152,273
73,5
127,306
146,902
-6,426
147
147,764
-73,5
127,306
148,646

132,6
66,3
114,835
140,277
-66,3
114,835
130,529
-132,6
-1,159
154,781
-66,3
-114,835
158,732

126,32
-5,522
126,32
133,468
-126,32
-1,104
129,091
1,654
-126,32
164,467
126,32
2,209
159,633

148,5
-74,25
128,605
133,669
-74,25
-128,605
139,041
148,5
2,596
159,014
-74,25
128,605
159,896

139,66
-120,949
69,83
140,828
69,83
-120,949
150,576
1,942
139,66
148,819
-69,83
-120,949
152,771

159,4
-159,4
-1,394
153,025
159,4
2,787
157,402
-159,4
-4,18
152,473
159,4
5,574
147,64

163,56
-141,647
-81,78
166,993
81,78
141,647
161,622
-8,448
-163,56
163,599
-81,78
141,647
164,481

174,8
-87,4
-151,381
178,989
-87,4
151,381
169,241
174,8
6,113
166,25
-87,4
-151,381
170,201

174,8
2,084
-174,8
185,799
-174,8
-4,169
181,422
-6,253
174,8
164,467
174,8
8,338
159,633

183
91,5
-158,483
185,598
-91,5
-158,483
190,969
-183
5,09
168,156
-91,5
158,483
169,038

207,28
179,51
-103,64
178,439
103,64
-179,51
188,187
0
-207,28
168,684
-103,64
-179,51
172,636

1915,6
39,649
-156,994
1915,6
26,26
-52,377
1915,6
6,98
-35,7
1915,6
-29
-10,635
1915,6

Таблица 4 – Построение модели сезонной волны на основе гармоник ряда Фурье (2 вариант).

Удельный розничный товарооборот области по месяцам
y cos t
y sin t
yt
y cos 2t
y sin 2t
yt
y cos 3t
y sin 3t
yt
y cos 4t
y sin 4t
yt

154,16
154,16
0
164,822
154,16
0
164,567
154,16
0
158,54
154,16
0
156,138

144,4
125,054
72,2
151,183
72,2
125,054
145,993
-6,312
144,4
150,948
-72,2
125,054
150,172

139,36
69,68
120,689
140,379
-69,68
120,689
135,444
-139,36
-1,218
156,987
-69,68
-120,689
160,165

133,68
-5,843
133,68
135,304
-133,68
-1,169
135,559
1,753
-133,68
164,163
133,68
2,337
161,762

148,22
-74,11
128,362
137,319
-74,11
-128,362
142,509
148,22
2,592
160,532
-74,11
128,362
159,755

141,8
-122,802
70,9
145,883
70,9
-122,802
150,818
1,972
141,8
155,613
-70,9
-122,802
158,792

162
-162
-1,416
158,702
162
2,832
158,447
-162
-4,249
160,18
162
5,665
157,778

169,24
-146,566
-84,62
172,34
84,62
146,566
167,15
-8,74
-169,24
166,218
-84,62
146,566
165,442

178,6
-89,3
-154,672
183,145
-89,3
154,672
178,21
178,6
6,245
164,983
-89,3
-154,672
168,161

187,6
2,237
-187,6
188,219
-187,6
-4,474
188,474
-6,711
187,6
164,163
187,6
8,948
161,762

182,08
91,04
-157,686
186,205
-91,04
-157,686
191,395
-182,08
5,06
169,348
-91,04
157,686
168,571

200
173,205
-100
177,641
100
-173,205
182,576
0
-200
169,463
-100
-173,205
172,642

1941,14
18,361
-158,746
1941,14
-1,53
-35,074
1941,14
-2,46
-29,12
1941,14
-14,41
-13,7
1941,14

Таблица 5 – Выявление типов колебаний внутригодичной динамики уровней временного ряда (1 вариант).

Год
Квартал
Фактический объем товарооборота
Скользящая средняя за 4 квартала
Центрированная скользящая средняя за 4 квартала
Отношение фактического объема товарооборота к скользящей средней
Индекс сезонности
Объем товарооборота, скорректированный на индекс сезонности

1
1
73,133

1,036
70,606

2
52,467
74

0,913
57,451

3
74,933
77,717
75,858
0,988
0,995
75,297

4
95,467
81,6
79,658
1,198
1,056
90,422

2
1
88
85,533
83,567
1,053
1,036
84,959

2
68
88,75
87,142
0,78
0,913
74,46

3
90,667
95,917
92,333
0,982
0,995
91,107

4
108,333
106,917
101,417
1,068
1,056
102,608

3
1
116,667
119,75
113,333
1,029
1,036
112,635

2
112
134,25
127
0,882
0,913
122,64

3
142
151,5
142,875
0,994
0,995
142,689

4
166,333
170,167
160,833
1,034
1,056
157,543

4
1
185,667
189,25
179,708
1,033
1,036
179,251

2
186,667
209,333
199,292
0,937
0,913
204,399

3
218,333
229,667
219,5
0,995
0,995
219,393

4
246,667
250,917
240,292
1,027
1,056
233,632

5
1
267
272,25
261,583
1,021
1,036
257,774

2
271,667
291,833
282,042
0,963
0,913
297,474

3
303,667

0,995
305,14

4
325

1,056
307,825

Таблица 6 – Выявление типов колебаний внутригодичной динамики уровней временного ряда (2 вариант).

Год
Квартал
Фактический объем товарооборота
Скользящая средняя за 4 квартала
Центрированная скользящая средняя за 4 квартала
Отношение фактического объема товарооборота к скользящей средней
Индекс сезонности
Объем товарооборота, скорректированный на индекс сезонности

1
1
76,867

0,994
77,338

2
62,833
87,892

0,906
69,359

3
94,067
96,592
92,242
1,02
1,025
91,75

4
117,8
106,967
101,779
1,157
1,075
109,589

2
1
111,667
116,45
111,708
1
0,994
112,351

2
104,333
123,167
119,808
0,871
0,906
115,168

3
132
129,417
126,292
1,045
1,025
128,75

4
144,667
135,75
132,583
1,091
1,075
134,583

3
1
136,667
141,25
138,5
0,987
0,994
137,505

2
129,667
146,5
143,875
0,901
0,906
143,132

3
154
152,75
149,625
1,029
1,025
150,208

4
165,667
161,583
157,167
1,054
1,075
154,119

4
1
161,667
173,083
167,333
0,966
0,994
162,658

2
165
189,833
181,458
0,909
0,906
182,135

3
200
210,167
200
1
1,025
195,075

4
232,667
230
220,083
1,057
1,075
216,449

5
1
243
247,417
238,708
1,018
0,994
244,49

2
244,333
261,417
254,417
0,96
0,906
269,707

3
269,667

1,025
263,026

4
288,667

1,075
268,546

Таблица 7 – Соотношение между фактическим товарооборотом и скользящей средней (1вариант).

Кварталы

Год
1
2
3
4

1

0,988
1,198

2
1,053
0,78
0,982
1,068

3
1,029
0,882
0,994
1,034

4
1,033
0,937
0,995
1,027

5
1,021
0,963

Таблица 8 – Соотношение между фактическим товарооборотом и скользящей средней (2вариант).

Кварталы

Год
1
2
3
4

1

1,02
1,157

2
1
0,871
1,045
1,091

3
0,987
0,901
1,029
1,054

4
0,966
0,909
1
1,057

5
1,018
0,96

Таблица 9 – Расчет индексов сезонности (1 вариант).

Кварталы
Средний арифметический индекс сезонности
Медиана
Скорректированное значение медианы

1
1,034
1,031
1,036

2
0,891
0,909
0,913

3
0,99
0,991
0,995

4
1,082
1,051
1,056

Итого
3,996
3,983
4

Поправочный коэффициент
1,001
1,004

Таблица 10 – Расчет индексов сезонности (2 вариант).

Кварталы
Средний арифметический индекс сезонности
Медиана
Скорректированное значение медианы

1
0,993
0,993
0,994

2
0,91
0,905
0,906

3
1,024
1,025
1,025

4
1,09
1,074
1,075

Итого
4,017
3,997
4

Поправочный коэффициент
0,996
1,001

Таблица 11 – Расчет параметров линейного уравнения тренда (1 вариант).

Год
Квартал
Объем товаооборота без учета сезонности
Условные обозначения периодов, ti
ti^2
yi * ti
^yi
^yi, скорректированный с учетом сезонности, ^yi * iсез.

1
1
70,606
-19
361
-1341,519
27,244
28,219

2
57,451
-17
289
-976,664
41,152
37,582

3
75,297
-15
225
-1129,453
55,059
54,793

4
90,422
-13
169
-1175,483
68,967
72,815

2
1
84,959
-11
121
-934,551
82,874
85,84

2
74,46
-9
81
-670,138
96,782
88,385

3
91,107
-7
49
-637,746
110,689
110,155

4
102,608
-5
25
-513,042
124,597
131,548

3
1
112,635
-3
9
-337,906
138,504
143,461

2
122,64
-1
1
-122,64
152,412
139,189

3
142,689
1
1
142,689
166,319
165,516

4
157,543
3
9
472,63
180,227
190,282

4
1
179,251
5
25
896,255
194,134
201,082

2
204,399
7
49
1430,796
208,041
189,993

3
219,393
9
81
1974,534
221,949
220,877

4
233,632
11
121
2569,948
235,856
249,016

5
1
257,774
13
169
3351,062
249,764
258,703

2
297,474
15
225
4462,114
263,671
240,796

3
305,14
17
289
5187,38
277,579
276,239

4
307,825
19
361
5848,684
291,486
307,749

Итого

3187,306

2660
18496,949

Таблица 12 – Расчет параметров линейного уравнения тренда (2 вариант).

Год
Квартал
Объем товаооборота без учета сезонности
Условные обозначения периодов, ti
ti^2
yi * ti
^yi
^yi, скорректированный с учетом сезонности, ^yi * iсез.

1
1
77,338
-19
361
-1469,421
62,843
62,46

2
69,359
-17
289
-1179,095
73,206
66,319

3
91,75
-15
225
-1376,255
83,57
85,68

4
109,589
-13
169
-1424,656
93,933
100,972

2
1
112,351
-11
121
-1235,864
104,297
103,662

2
115,168
-9
81
-1036,514
114,661
103,874

3
128,75
-7
49
-901,247
125,024
128,181

4
134,583
-5
25
-672,915
135,388
145,532

3
1
137,505
-3
9
-412,514
145,751
144,863

2
143,132
-1
1
-143,132
156,115
141,428

3
150,208
1
1
150,208
166,479
170,682

4
154,119
3
9
462,357
176,842
190,092

4
1
162,658
5
25
813,289
187,206
186,065

2
182,135
7
49
1274,946
197,569
178,982

3
195,075
9
81
1755,676
207,933
213,183

4
216,449
11
121
2380,939
218,297
234,653

5
1
244,49
13
169
3178,367
228,66
227,267

2
269,707
15
225
4045,607
239,024
216,537

3
263,026
17
289
4471,446
249,387
255,684

4
268,546
19
361
5102,367
259,751
279,213

Итого

3225,938

2660
13783,59

Таблица 13 – Экстраполяция на один год (1 вариант).

Квартал
Условное обозначение периода
^yi
^yi, скорректированный с учетом сезонности

1
21
305,394
316,324

2
23
319,301
291,6

3
25
333,209
331,6

4
27
347,116
366,483

Таблица 14 – Экстраполяция на один год (2 вариант).

Квартал
Условное обозначение периода
^yi
^yi, скорректированный с учетом сезонности

1
21
270,115
268,469

2
23
280,478
254,091

3
25
290,842
298,185

4
27
301,206
323,774

Таблица 15 –Автокорреляция (1 вариант).

Год
Объем товарооборота
Объем товарооборота со сдвигом в 1 год
yt * (y(t+1))
yt^2

1
888
1065
945720
788544

2
1065
1611
1715715
1134225

3
1611
2512
4046832
2595321

4
2512
3502
8797024
6310144

5
3502
888
3109776
12264004

Итого
9578
9578
18615068
23092238

Таблица 16 –Автокорреляция (2 вариант).

Год
Объем товарооборота
Объем товарооборота со сдвигом в 1 год
yt * (y(t+1))
yt^2

1
1054,7
1478
1558846,5
1112392

2
1478
1758
2598324
2184484

3
1758
2278
4004724
3090564

4
2278
3137
7146086
5189284

5
3137
1054,7
3308593,8
9840769

Итого
9705,7
9705,7
18616574
21417492

В нашем случае уравнение тренда и коэффициент автокорреляции соответственно для первого варианта имеют следующий вид ;
ra = 0,0586;
Для второго варианта ;
ra = -0,0856;

Список литературы
1. Шмойлова Р. А. Теория статистики, М. Финансы и статистика, 1996г.
2. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики, М. Инфра-Н, 2000г.
3. Щедрин Н.И., Егоров Н.Н. Статистика торговли Учебное пособие.- М.
Финансы и статистика, 1987.
4. Советский энциклопедический словарь /Гл. ред. А. М. Прохоров., М. Сов. Энциклопедия, 1988г.