Анализ динамики социально-экономических процессов

1.1. Справочные материалы

Ряд расположенных во времени статистических данных, изменение которых отражает закономерность развития изучаемого явления, называется рядом динамики или временным рядом.Виды рядов динамики указаны на схеме 8.1.

Схема 8.1

Классификация рядов динамики

Ряды динамики можно изобразить в виде таблицы (табл. 8.1) и графически.

Таблица 8.1

Фермерские хозяйства в России (на 1 января)

Моментный ряд динамики представлен в таблице 8.2.

Таблица 8.2

Численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости, тыс. чел. (на конец года)

Интервальный ряд динамики представлен в таблице 8.3.

Таблица 8.3

Среднегодовая численность занятых в экономике, млн. чел.

Средний уровень ряда динамики определяется в соответствии со следующими формулами:

	Интервальный ряд	Моментный ряд
Средний уровень ряда	средняя арифметическая	средняя хронологическая
Расчет среднего уровня ряда по данным таблиц 8.2 и 8.3.

Для характеристики изменения уровней ряда динамики рассчитывается ряд показателей:

Показатель	Цепной	Базисный
Абсолютный прирост
Коэффициент роста
Темп роста
Коэффициент прироста
Темп прироста
Абсолютное значение (содержание) одного процента прироста
Пункты роста
Средний коэффициент роста	или где Ki – цепной коэффициент роста в i-ом периоде; wi – вес i-ого периода, исчисляемый как
Средний коэффициент прироста
Средний темп роста
Средний темп прироста

Период удвоения явления.Расчет периода удвоения можно сделать следующим образом:

,

где х - период удвоения,

К - заданный коэффициент роста.

Менее точно, но более просто расчет периода удвоения можно сделать и так:

,

где d - cредний прирост в процентах.

Пример 8.2. Если население страны ежегодно увеличивается на 1%, то надо ожидать, что его численность удвоится за период длительностью:

года.

Менее точно этот же результат может быть получен и так: лет.

Пример 8.3. Если банковский вклад приносит 5% годовых, то он удвоится за период длительностью:

года.

Или, если применить более простой способ, через: лет.

Пример 8.1. Рассчитать показатели роста и прироста для анализа динамики производства электроэнергии в РФ (источник: Регионы России, 2002 год). (1995 – базисный год)

Таблица 8.4

Динамика производства электроэнергии в РФ

Средний коэффициент роста составит

Следовательно, средний темп роста здесь составил 100,875%, а средний темп прироста равен –0,875%.

Преобразование временных рядовпредставлено на схеме 8.2

Схема 8.2

Преобразование временных рядов

Для приведения рядов к одному основанию выбирается один, общий для всех рядов начальный период, который берется за 100%.

Пример 8.4. Имеются следующие данные о численности населения Ростовской области за ряд лет:

Таблица 8.5

Численность населения Ростовской области

( тыс. чел. на начало года)

Если взять за базу 1970 г., то более быстро растет городское население:

Таблица 8.6

Динамика численности населения Ростовской области

в процентах к 1970 г.

Если взять за базу 1988 г., то более быстро растет сельское население:

Таблица 8.7

Динамика численности населения Ростовской области

в процентах к 1988 г.

Смыкание рядов возможно, если ряды имеют хотя бы один общий период.

Пример 8.5. По одному из районов области имеются данные о численности населения с 1970 г. по 1990 г. в одних границах, а с 1990 г. по 1998 г. - в других.

Таблица 8.8

Численность населения района на начало года, тыс. чел.

Т.к. у двух рядов имеется один общий год, то их смыкание возможно. По данным этого общего года исчисляем коэффициент пересчета данных для старых границ в данные для новых границ:

С помощью этого коэффициента проведем пересчет численности населения:

для 1970 г. 200х1,25 = 250; для 1985 г. 230х1,25 = 287,5

Можно сделать и обратный пересчет - из новых границ в старые:

для 1995 г. 330 : 1,25 = 264; для 1998 г. 340 : 1,25 = 272

В результате этих пересчетов получаем такую таблицу:

Таблица 8.9

Численность населения района на начало года, тыс. чел.

Одной из важнейших задач статистики является выявление в рядах динамики основной тенденции развития явления (схема 8.3.):

Схема 8.3

Анализ основной тенденции развития в рядах динамики

Метод укрупнения интервалов основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики.

Пример 8.6. Имеются данные об объеме производства продукции предприятия (по месяцам) в сопоставимых ценах, млн. руб.

Таблица 8.10

Вычислим среднемесячный выпуск продукции по кварталам, т.е. укрупним интервалы:

Таблица 8.11

Объем производства продукции предприятия (по кварталам) в сопоставимых ценах, млн. руб.

После укрупнения интервалов основная тенденция роста производства стала очевидной: 5,23<5,57<5,87<16,03

Пример 8.7. Имеются ежемесячные данные об уровне доходов КБ «Восток» от проведения валютных операций, млн. руб.

Таблица 8.12

Различные направления изменений уровней ряда по отдельным месяцам затрудняют выводы об основной тенденции доходности валютных операций. Укрупним интервалы:

Таблица 8.13

Уровень доходов (по кварталам), млн. руб.

Неравенство 5,83<6,20<6,23<6,87 свидетельствует об увеличении доходности валютных операций.

Метод скользящей среднейоснован на том, исчисляется средний уровень из определенного числа первых уровней ряда, а затем из того же числа уровней ряда, но уже начиная со второго по счету и т.д.

Пример 8.8. Рассчитаем скользящую среднюю по данным об урожайности зерновых культур.

Таблица 8.14

Исходные данные и результаты расчета скользящей средней, ц/га

Пример 8.9.Имеются данные о количестве пластиковых карт VISA, эмитированных коммерческим банком «Дельта», тыс. шт.

Таблица 8.15

Год	Количество эмитированных карт, тыс. шт.	Скользящая средняя
Трехлетняя	Пятилетняя
	1,2	-	-
	2,3		-
	2,2
	4,5
	5,9
	2,5
	3,6
	6,2		-
	7,6	-	-

Метод аналитического выравниванияосновывается на том, что общая тенденция рассчитывается как функция времени: . Определение теоретических уровней производится на основе адекватной математической модели, в качестве которой могут выступать линейная, показательная, экспоненциальная и другие функции, представленные в таблице 8.16.

Таблица 8.16

Вид уравнения	Отражаемая уравнением тенденция развития
Уравнение прямой	Равномерный рост при а1>0 или равномерное падение при а1<0
Показательная функция	Ускоряющийся рост при а1>0 или ускоряющееся падение при а1<0
Гипербола	Замедляющееся падение при а1>0 или замедляющийся рост при а1<0
Парабола	Рост, переходящий в падение, или падение, переходящее в рост в точке

Рассмотрим технику выравнивания ряда динамики по прямой .

Параметры уравнения тренда могут быть найдены по следующим формулам:

Если периоды или моменты времени пронумеровать так, чтобы =0, то

.

Методика нумерации моментов времени в этом случае различна для рядов имеющих четное и нечетное число наблюдений. Так, если число наблюдений нечетное, то нумерация проводится так:

Если же число наблюдений четное, то нумерация соответственно:

Пример 8.10.Имеются данные о расходах населения на медицинские услуги:

Таблица 8.17

Год	Уровень расходов на медицинские услуги, тыс.у.е.	t	t2	yt
А	Б	1	2	3	4	5	6	7	8
	2,1	-4		-8,4	1,93	0,17	0,0289	-2,07	4,2849
	2,3	-3		-6,9	2,45	-0,15	0,0225	-1,55	2,4025
	2,9	-2		-5,8	2,96	-0,06	0,0036	-1,04	1,0816
	3,6	-1		-3,6	3,48	0,12	0,0144	-0,52	0,2704
	3,9					-0,10	0,0100
	4,5			4,5	4,52	-0,02	0,0004	0,52	0,2704
					5,04	-0,04	0,0016	1,04	1,0816
	5,5			16,5	5,56	-0,06	0,0036	1,56	2,4336
	6,2			24,8	6,07	0,13	0,0169	2,07	4,2849
Итого				31,1		-	0,1019	-	16,1099

Таким образом, уравнение тренда может быть записано как , т.е. с каждым годом расходы на медицинские услуги возрастали на 0,5183 тыс. у.е.

Рассчитаем среднюю (стандартную) ошибку уравнения:

Здесь n – число наблюдений; m – число параметров в уравнении (а₀ и а₁).

Для оценки качества модели применяют F – критерий Фишера:

где y – фактические уровни ряда;

- выровненные уровни ряда;

- средний уровень ряда.

В нашем примере

Модель считается удовлетворительной, если , где .

Распределение F – критерия подчиняется закону распределения Фишера, фрагмент которой приводится ниже.

Таблица 8.18

Процентные точки F – распределения ( )

	161,4	18,5	10,13	7,71	6,61	5,59	4,96	4,35	4,17	7,88
	199,5	19,0	9,55	6,94	5,79	4,74	4,10	3,49	3,32	5,30

В нашем примере , т.е. полученное уравнение считается значимым.