Предмет статстической науки

         Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости f(t) . На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t) , а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают таким образом , чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса .

         Чаще всего при  выравнивании используются следующий зависимости : линейная; параболическая; экспоненциальная.

         1)Линейная зависимость  выбирается в тех случаях , когда в исходном временном  ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепные приросты , не проявляющие тенденции ни к увеличению , ни к снижению.

         2)Параболическая  зависимость используется , если  абсолютные цепные приросты сами  по себе обнаруживают некоторую  тенденцию развития , но абсолютные  цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют .

         3)Экспоненциальные  зависимости применяются, если  в исходном временном ряду  наблюдается либо более или  менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо, при отсутствии такого постоянства, -- устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста , цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т.д.)

         Таким образом, целью  аналитического выравнивания является:

         - определение вида  функционального уравнения;

         - нахождения параметров  уравнения;

         - расчет «теоретических»,  выровненных уровней, отображающих  основную тенденцию ряда динамики.

         Графическое отображение  изменения уровней ряда играет большую  роль в применении данного вида выравнивания. Оно позволяет ускорить процедуру  анализа и увеличить степень  наглядности полученных результатов.

         Сезонность –  изменения динамических рядов, имеющих внутригодичную цикличность, зависящие от календарного периода года, явлениями природы, праздниками и др. Например, объем продаж продукции меховой фабрики вырастет в октябре, в ноябре достигнет максимума, снизится к марту, и затем до сентября - октября будет держаться на очень низком уровне. В качестве примера, интересно сравнить сезонные изменения уровня цен в России и странах Западной Европы. В России уровень цен в предпраздничные дни (например, рождество, Новый год, 9 мая, 1 сентября и т. д.) заметно растет. Тогда как в Западной Европе, как правило, в предпраздничные дни проводятся распродажи, т. е. в большинстве своем цены падают.

         Явления, подверженные сезонным изменениям, необходимо исследовать  на предмет наличия основной тенденции  развития. Для этого необходимо распределить объем изменения явления между сезонной составляющей и основной тенденцией.

         Изучение и измерение  сезонности ряда динамики осуществляется с помощью специального показателя – индекса сезонности . Существует несколько вариантов анализа динамики с помощью индекса сезонности.

         Индексы сезонности показывают , во сколько раз фактический  уровень ряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня , вычисляемого по уравнению  тенденции f(t) . При анализе сезонности уровни временного ряда показывают развитие явления по месяцам (кварталам) одного или нескольких лет . Для каждого месяца (квартала) получают обобщенный индекс сезонности как среднюю арифметическую из одноименных индексов каждого года . Индексы сезонности – это , по либо уровень существу , относительные величины координации , когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда , либо уровень тенденции. Способы определения индексов сезонности зависят от наличия или отсутствия основной тенденции . 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  литературы: 

1.Башет К.В. «Статистика коммерческой деятельности», М: «Финансы и статистика», 1996.

2.Елесеева  М.А. «Общая теория статистики»,  М.: «Статистика», 1988.    

3.Финансы.  Под ред. В.М. Родионовой. –  М.: «Финансы и статистика», 1994.

4.Харченко  Л.П. «Статистика» М: «ИНФРА  – М»,  1997.

5.http://www.prime-tass.ru.

6.http://www.vedi.ru.

7.http://gks.ru.

8.http://www.finam.ru/

9.http://www.rbc.ru/fm_wi.shtml