Статистико экономические оценки и прогнозы цен (стр. 5 из 12)
- цепные - сопоставляется два периода с постоянно меняющейся базой;
- базисные - сопоставляются два периода, причём за базу выбирается какой-то из периодов.
Рассчитываем цепные и базисные индексы.
Таблица 1 - "Индексный анализ цен по химической промышленности"
| Период времени | . | Цепные индексы | Базисные Индексы | |||
| Год 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 | |||
| Год 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 | |||
| Год 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 основе анализа цепных индексов можно сделать вывод, что изменение цен происходит линейно. При этом максимальное значение цепного индекса за все три года достигается в четвёртом квартале 2000 года.
Анализ базисных индексов показывает , что цены изменяются более-менее стабильно.
Самое минимальное значение было зафиксировано во втором квартале 1999 года. Максимальное значение было зарегистрировано в 4 квартале 2001 года.
Для выявления роли факторов в динамике явлений рассчитываются индексы структуры. К ним относятся:
- Индекс переменного состава;
- Индекс фиксированного состава;
- Индекс структурных сдвигов.
Для расчёта этих индексов построим таблицу 2.
Таблица 2. - "Расчёт структурных сдвигов"
| Порядковый № | Название отрасли | Цены, в млн. руб. | Цена на электроэнергию руб. | ||
| 1998 | 1999 | 1998 | 1999 | ||
| 1 | Электроэнергияэы | 563 | 455 | 885 | 875 |
| 2 | Нефть | 233 | 241 | 544 | 563 |
| 3 | Бензин автомобильный | 222 | 145 | 574 | 736 |
| 4 | Топливо дизельное | 455 | 541 | 567 | 536 |
| 5 | мазут топочный | 478 | 455 | 478 | 366 |
где: х0, x1 – цены базового и отчетного периода;
f0, f1 – цены в базовом и текущих периодов.
Индекс переменного состава показывает изменение цен в 1999 году в 0,94044 раза (уменьшение) по сравнению 1998 годом только за счёт изменения цен на электроэнергию.
Индекс фиксированного состава. Он показывает изменение цены на продукцию отрасли только за счёт изменения цены на электроэнергию. Индекс фиксированного состава равен:
В 1999 году цена отрасли по исследуемым отраслям изменился в 0,961 раз только за счёт цены на электроэнергию.
Индекс структурных сдвигов. Он показывает изменение цены за счёт изменения цен на электроэнергию. Индекс структурных сдвигов равен:
Анализ динамики цен с использованием временных рядов
Ряд динамики - это ряд последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления во времени. Такие ряды также ещё называют временными или хронологическими.
Ряды динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. Исходными (первоначальными) являются ряды динамики абсолютных величин, а абсолютных и средних величин - производными.
Анализ динамики инвестиций начнем с поиска коэффициента вариации, расчёта среднеквадратичного отклонения, а также проверки ряда на аномальные наблюдения. Для этого с исходными данными проведём следующие преобразования, представленные в таблице 3.
| t | год/квартал | y | (у-уср) | (у-уср)2 |
| 1998 | ||||
| 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 |
| Сумма | 9126 | 111987 | ||
Рассчитаем среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на "засорение информации" или на аномальные наблюдения.
 |
Среднеквадратичное отклонение =
Коэффициент вариации =
 |
По вариации можно сделать вывод, что, так как коэффициент вариации меньше 15% , вариация большая и совокупность в целом можно признать однородной.
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение - 568 и 889, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
 |
где: y- аномальное наблюдение;
- средний абсолютный прирост.  |
Tn-критерия Граббса=
 |
Далее сравню полученные значения с критическими данными по таблице tn-критерия Смирнова-Граббса. При n=12 и доверительной вероятности 0,95 Ткр=2,519. Так как полученные значения Т1 и Т2 < Ткр, то следовательно нет необходимости исключать эти данные из исследования.
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени.