Результаты эмпирического исследования по изучаемой проблеме

  = ,(1.2.1)

 где - уровень сравниваемого периода;

- уровень базисного периода.

При сравнении с переменной базой абсолютный прирост будет  равен:

  = ,(1.2.2)

 где - уровень непосредственно предшествующего периода.

 Знак «-» у данного показателя свидетельствует о снижении уровня, «+» - о его росте.

 

 б) Коэффициент роста:

= (1.2.3)

= (1.2.4)

Если коэффициент роста > 1, то это говорит о росте  уровня; если < 1 – о его снижении.

в) Темп роста:

= ∙ 100 %(1.2.5)

= ∙ 100 %,(1.2.6)

г) Темп прироста:

= - 100%(1.2.7)

= - 100 % (1.2.8)

Темп прироста характеризует, на сколько процентов произошло  изменение уровня временного ряда. Если темп прироста > 0, наблюдается увеличение уровня; если < 0 – снижение.

д) Абсолютное значение:

А = (1.2.9)

Проведение расчета  средних показателей

Для проведения анализа  в среднем за весь период рассчитываются средние показатели:

а) Средний уровень  временного ряда:

= , (1.2.10)

где - число уровней ряда.

б) Средний абсолютный прирост:

  = , (1.2.11) где - соответственно конечный и начальный уровни динамического ряда. 

в) Средний коэффициент  роста:

 = (1.2.12)

 г) Средний темп роста:

 = ∙ 100 % (1.2.13)

д) Средний темп прироста:

(1.2.14)

Применение перечисленных  показателей является первым этапом анализа динамики рядов, позволяющие  выявить скорость и интенсивность  развития. Дальнейший анализ рядов  динамики связан с определением основной тенденции колеблемости уровней и связей рядов.

Выявление основной тенденции  ряда или, иначе, тренда, является одним  из методов анализа обобщения  динамических рядов. Изображенная на графике  линия тренда ряда динамики показывает плавное изменение явления во времени. В статистической практике выявление основных тенденций развития производится следующими методами: укрупнением интервалов, скользящей средней и аналитическим выравниванием. В данной работе используется линейный тренд. Аналитическое выравнивание по прямой выполняют по уравнению =

Расчет параметров уравнения = (1.2.15)

, (1.2.16)

где и - параметры уравнения линейного тренда.

, (1.2.17)

где - порядковый номер года.

- уровни, освобожденные от колебаний,  выровненные по прямой.

Для упрощения нахождения параметров и с нечетным числом уровней в динамическом ряду значение срединного уравнения прижимается к 0. Следовательно, принимает значения от -5 до +5.

Аналитическое выравнивание дает возможность определить действие факторов на развитие явлений, отражаемых в рядах динамики.

Анализ случайной компоненты уровня динамического ряда

а) Амплитуда колебаний:

А = Umax – Umin,(1.2.18)

Umaxи Umin - максимальное и минимальное значения разницы .

б) Среднее линейное отклонение:

, (1.2.19)

где - число параметров тренда.

в) Среднее квадратическое (стандартное) отклонение:

(1.2.20)

Оно показывает, насколько в среднем  фактические уровни временного ряда отклоняются от уровня тренда в ту или иную сторону.

 г) Коэффициент колеблемости:

(1.2.21)

 д) Коэффициент устойчивости. Устойчивость рассматривается как понятие, противоположное колеблемости:

(1.2.22)

Расчет рангового коэффициента корреляции Спирмена отображает оценку устойчивости тенденции:

,(1.2.23)

где - разница рангов, лет и уровней.

1.2.6 Расчет средней  ошибки аппроксимации

 (1.2.24)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.2.2. Прогнозирование  на основе временного ряда.

 

Прогнозирование представляет собой область научных исследований и практической деятельности, направленных на определение перспектив различных явлений и процессов, в том числе общественных.

 Прогноз, предвидение – это обоснованное суждение о возможном состоянии изучаемого объекта в будущем; соответственно, предметом статистического прогнозирования является оценка величины статистических показателей на перспективу. Эти показатели обычно характеризуют фактические состояние массовых общественных явлений в прошлом и настоящем. Напротив, прогнозный статистический показатель является расчетным общим признаком состояния массового явления в последующих периодах. При этом предполагается, что сложившиеся в прошлом тенденции сохранятся в будущем и в изучаемом явлении не произойдет качественных изменений, затрагивающих его природу и закономерности развития.

Различают оперативные  статистические прогнозы (на срок до месяца), краткосрочные (до 1 года) и среднесрочные (1-5 лет). Долгосрочными (более 5 лет) и дальнесрочными прогнозами (15-25 лет и более) статистика практически не занимается, поскольку за это время в общественных явлениях нередко происходят качественные сдвиги, и предположение о неизменности сложившихся тенденций перестает быть обоснованным (единственным исключением из этого правила является прогнозирование длительных циклических колебаний).

Методы и результаты статистического прогнозирования используются в различных сферах деятельности, но чаще всего статистика имеет дело с экономическими и социальными прогнозами. Существует три основных способа их разработки: интервьюирование, экстраполяция и моделирование.

Интервьюирование (опрос, анкетирование) основано на обобщении оценок, которые дает специально отобранная группа экспертов. Онимогут быть качественными (положение улучшится, ухудшится, останется неизменным) или выражаться в количественных показателях (ожидаемый рост цен, доходов, объема производства на столько-то процентов и т.п.).

Полученные экспертные оценки затем подвергают статистическому  обобщению в обычном порядке  с расчетом средних величин, ошибок выборки и т.д. Такой метод прогнозирования  часто применяют маркетинговые службы, Центр экономической конъюнктуры при Правительстве РФ совместно с Росстатом, различные научно-исследовательские учреждения.

Экстраполяция и моделирование основаны на использовании уже имеющихся результатов статистического исследования (групповых и общих средних, трендов, индексов, уравнений регрессионной зависимости и др.). Именно они служат основой для расчета ожидаемых в будущем уровней статистических показателей.

Экстраполяция рядов  динамики.

Экстраполяция (распространение  тенденций временного ряда на будущее) применяется в тех случаях, когда имеются основания считать, что выявленные закономерности и условия развития сохранятся в течение всего прогнозируемого периода.

Метод построения прогноза:

а) Предположено, что построен тренд по формуле:

= (1.2.25)

Для расчета точечного  прогноза уравнение примет вид:

 (1.2.26)

где - период прогноза.

б) Расчет средней ошибки прогноза:

, где (1.2.27)

 - среднее квадратическое отклонение;

 - номер года прогноза, начиная от начала отсчета от среднего ряда;

 - сумма квадратов номеров лет отсчета от среднего ряда;

 n – общее количество уровней ряда динамики.

В зависимости от выбранной  вероятности и числа степеней свободы определяется критерий Стьюдента ( ) и тогда доверительный интервал выглядит таким образом

в) Расчет доверительного интервала:

 (1.2.28)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.2.3. Корреляция  рядов динамики.

 

Термин «корреляция» переводится с латинского как  соответствие, соотношение. Корреляционная связь – вид связи, которая  характеризуется тем, что изменение переменной x приводит к некоторому изменению переменной y. Различают положительную и отрицательную корреляцию. При положительной корреляции увеличение переменной x ведет к увеличению переменной y. При отрицательной корреляции увеличение переменной x ведет к снижению переменной y.

Основная сложность  состоит в том, что при наличии  тренда за достаточно длительный период большая часть суммы квадратов  отклонений связана с трендом. Если два признака имеют тренды с одинаковым направлением изменения уровней, то между уровнями этих признаков будет наблюдаться положительная ковариация. И в одном, и в другом ряду уровни более поздних лет будут либо больше, либо меньше уровней более ранних периодов. Коэффициент корреляции уровней окажется положительным. При разной направленности трендов ковариация уровней и коэффициент их корреляции окажутся отрицательными.

Необходимо рассчитать парный коэффициент корреляции:

; (1.2.29)

Коэффициент регрессии  для линейной зависимости принимает вид:

;(1.2.30)

Уравнение регрессии  отклонений от тренда имеет вид:

.(1.2.31)

 

 

 

2.Краткая производственно-экономическая  характеристика хозяйства СПК  ПЗ «Илькино»

 

СПК ПЗ «Илькино» расположено в южной части Меленковского района. Центральная усадьба – с. Илькино, находится в 12 км от районного центра г. Меленки и в 188 км от областного центра г. Владимир.

СПК ПЗ «Илькино» - крупное  сельскохозяйственное предприятие. Существующее производственное направление хозяйства - многоотраслевое: в животноводстве основное направление – молочное скотоводство и птицеводство; в растениеводстве основное направление – картофелеводство и семеноводство многолетних трав; дополнительные отрасли - производство зерна и кормопроизводства. Организация управления производством - территориальная. В настоящее время хозяйство рентабельно.

СПК ПЗ «Илькино» расположено  в 3 агроклиматической зоне Владимирской области. Климатические условия  зоны благоприятны для разведения скота и домашней птицы.

А также для выращивания  сельскохозяйственных культур. Распаханность  земель составляет 84%.

Рельеф хозяйства представляет собой слабоволнистую равнину, местами  сильно расчлененную оврагами и балками.

Гидрографическая сеть хозяйства представлена р. Унжа с притоками Почарка, Трещиха и другими реками и ручьями.

Грунтовые воды на водоразделе  залегают на глубине 0,7-1,6 м.

В хозяйстве преобладают  дерново-подзолистые почвы различной  степени оподзоленности. По механическому  составу большинство почв супесчаные, бедные питательными веществами. Значительная часть почв имеет сильно- и слабокислую реакцию почвенного раствора.

 

 

 

Таблица 2.1

 

 

 Основные показатели производственно-экономической деятельности.

 

Показатели	Годы			Изменение
	2007	2008	2009	в абсол. величинахнаи-ахличинах	в %
Валовая продукция сельского  хозяйства, тыс. руб.	116603	121549	170731	54128	46
Товарная продукция, тыс. руб.	126692	131610	171626	44934	35
Общая земельная площадь, га.	14766	14766	14766	-	-
в том числе: сельскохозяйственных угодий	7244	7244	7244	-	-
из них: пашня	6114	6114	6114	-	-
Среднегодовая численность  работников, чел.	498	484	485	-13	-3
в том числе: занятых  в сельскохозяйственном производстве	425	426	416	-9	-3
Среднегодовая стоимость  основных средств, тыс. руб.	147695	156872	213656	65951	44
Поголовье скота, гол.	2440	2540	2540	100	4
Прибыль (убыток), тыс. руб.	23839	32612	39144	15305	64