Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Ноября 2013 в 12:56, курсовая работа
Цель работы: рассмотреть понятие и сущность сезонных колебаний в рядах динамики, определить методы изучения и особенности тенденций развития рядов динамики.
Введение 3
Глава 1. Сезонные колебания в рядах динамики 5
1.1. Сущность сезонных колебаний 5
1.2. Анализ сезонности в рядах динамики 12
Глава 2. Статистические методы изучения
сезонности 14
2.1. Метод простой средней 14
2.2. Метод относительных чисел 16
2.3. Анализ сезонности методом У. Парсонса 19
Глава 3. Расчетная часть 22
Задание 1 22
Задание 2 24
Задание 3 28
Заключение 31
Список использованной литературы 32
Для получения
исправленных сезонных колебаний необходимо
из показателей первого квартала
вычесть 1/4 от 7,95 из 100, получается 98,01; для
второго квартала вычесть 2/4 от 7,95 из
84,75, будет 80,78; для третьего квартала
надо вычесть 3/4 от 7,95 из 83,60 (преобразованной
для III кв. средней), получим 77,64 и для
четвертого квартала надо вычесть 4/4 от
7,95 из 108,56, получится 100,61. Далее исчисляется
средняя квартальная, как средняя
арифметическая из преобразованных
и исправленных квартальных средних
98,01+80,78+77,64+100,61/4=89,
Сезонная волна в среднем за весь период исчисляется как процентное отношение преобразованных и исправленных средних за каждый квартал к их общей средней. Для первого квартала, например, она будет равна 98,01/89,26*100=109,8; для второго квартала – 80,78/89,26*100=90,5; для 3 квартала – 71,64/89,26*100=86,9 и для 4 квартала – 108,56/89,26*100=112,8.
Таблица 3 показывает сезонность продажи, максимум продажи приходится на четвертый квартал, а минимум – на третий. На протяжении шести лет в четвертом квартале продавалось мяса на 12,8% (112,8 – 100) больше среднеквартальной продажи, а в третьем квартале в среднем на 13,1% меньше.
Метод исчисления
сезонных колебаний способом относительных
чисел точнее метода простой средней,
так как с его по мощью исключается
влияние общей тенденции
2.3. Анализ сезонности методом У. Парсонса
Данный
метод применяется в рядах
динамики, отражающих развитие явлений,
общая тенденция которых
При анализе сезонности методом относительных чисел разность теоретического и действительного включалась равномерно из каждого квартального показателя, в способе У. Парсонса исключение разности основано на применении формулы сложных процентов.
Исправление погрешности по методу У. Парсонса (+12,51%) основано на предположении развития ряда динамики по формуле сложных процентов.
Величина ошибки характеризуется ежеквартальным увеличением (уменьшением), вызванным общей тенденцией. Если первоначальный уровень ряда обозначить у1, а конечный у2, то ежеквартальная поправка исчисляется по следующей формуле:
Сезонная волна, исчисленная методом У. Парсонса, более правильна, здесь из цепных отношений исчисляются медианные значения, а не средние арифметические, а при исчислении, как и медианных значений, резкие случайные отклонения не сказываются на сезонной волне, они не принимаются в расчет. Однако исключение общей тенденции по этому методу производится по сложным процентам, в действительности же не всегда имеет место такое развитие.
Изменение общей тенденции ряда динамики может иметь самые различные формы. Поэтому правильнее при анализе сезонности явлений, в которых наблюдается тенденция увеличения (или снижения), прежде всего установить форму связи между изменениями времени и уровнями явления, определить общую тенденцию развития явления, исключить ее, а потом уже исчислить показатели сезонности и производить их анализ.
Глава 3. Расчетная часть
Задание 1
1. Имеются
данные о продаже продукта
«А» в розничной торговле
Месяц |
2000 год |
2001 год |
2002 год |
Январь |
94 |
98 |
96 |
Февраль |
120 |
110 |
112 |
Март |
123 |
127 |
125 |
Апрель |
95 |
120 |
115 |
Май |
112 |
135 |
125 |
Июнь |
132 |
146 |
142 |
Июль |
155 |
160 |
135 |
Август |
136 |
118 |
142 |
Сентябрь |
126 |
131 |
130 |
Октябрь |
132 |
134 |
136 |
Ноябрь |
126 |
112 |
128 |
Декабрь |
124 |
126 |
122 |
Для анализа сезонности продажи «А»:
Решение:
Месяц |
2000 год |
2001 год |
2002 год |
Среднемесячная ( ) |
Уs |
2003 |
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь |
94 120 123 95 112 132 155 136 126 132 126 124 |
98 110 127 120 135 146 160 118 131 134 112 126 |
95 112 125 115 125 142 135 142 130 136 128 122 |
96 114 125 110 124 140 150 132 129 134 122 124 |
76,8 91,2 100,0 88,0 99,2 112,0 120,0 105,6 103,2 107,2 97,6 99,2 |
100 119 130 114 129 146 156 137 134 139 127 129 |
Итого |
1475 |
1517 |
1508 |
1500 |
- |
1560 |
В среднем |
122,9 |
126,4 |
125,7 |
125 |
100,0 |
130 |
Сначала определим помесячные средние уровни продажи как простые средние арифметические за каждый месяц на протяжении трех лет. ( )
Январь =
Февраль = и т.д.
Затем вычислим среднемесячный уровень для всего ряда ( )
( ) = 1500/12 = 125
Теперь определим показатель сезонной волны – индекс сезонности (Уs), для этого воспользуемся формулой:
Январь Уs = 96/125*100 = 76.8
Февраль Уs = 114/125*100 = 91,2 и т.д.
2) Построим график сезонной волны
3) Исчислим объемы продажи по месяцам в 2003 г. Используя исчисленные индексы сезонности, если в 2003 г. Предполагается продажа продукта «А» в объеме 1560 тыс. кг. Преобразуя формулу Уs можно вычислить помесячный объем продаж в 2003 г. (Yi)
Yi =
Где в данном случае составит 130 (1560:12 = 130)
Январь Yi =
Февраль Yi = и т.д.
Задание 2
Большинство предприятий розничной торговли ведут свою деятельность без всяких планов, мотивируя это тем, что рынок меняется слишком быстро, и поэтому от планов нет никакой пользы – в конце-концов все планы будут пылиться на полке. Но постепенно, в процессе практической деятельности, приходит осознание необходимости планирования работы. Планирование побуждает руководство постоянно думать о будущем, заставляет предприятие четче определять свои цели и политику, приводит к лучшей согласованности в работе и дает объективные показатели эффективности. Аргумент о бессмысленности планирования в условиях постоянных изменений не выдерживает критики. Как раз наоборот – тщательное планирование помогает предприятию предвидеть изменения среды и оперативно реагировать на них, а также быть готовыми к непредвиденным обстоятельствам. Разумеется, план должен составляться таким образом, чтобы не ограничивать предпринимательскую инициативу5.
Чтобы составить план мероприятий в розничной торговле, необходимо провести анализ сложившейся ситуации по секциям, комплексам и предприятию в целом. Для этого можно использовать метод прогнозирования на основе сезонных колебаний6. Под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Их роль очень велика в торговле. Для изучения сезонных колебаний необходимо располагать показателями за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью. Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности (Is):
где – среднее значение товарооборота в определенный месяц на основании фактического товарооборота последних лет;
– среднее значение товарооборота в месяц на основании фактического товарооборота последних лет.
На крупном предприятии розничной торговли индекс сезонности можно исчислять по каждой секции, так как в основном планирование товарооборота осуществляется по секциям. В более проблемных случаях, например, когда в секции объединены разные категории товаров (пальто, платье), индексы следует исчислять по категории, марке товара. Для примера выделим в крупном магазине (универмаге, торговом центре) комплекс «Парфюмерия–галантерея», состоящий из секций: «Парфюмерия», «Кожгалантерея», «Металлическая галантерея», «Сувениры», «Ювелирные изделия». Затем составим тактический план маркетинга на следующий год на основе графиков спада и подъема товарооборота в секциях, составленных на основе прогноза индексов сезонности. Первоначально по каждой секции составляется таблица прогнозирования товарооборота с использованием индексов сезонности (см. табл. 4).
Таблица 4. Прогнозирование товарооборота секции «Парфюмерия» с использованием индексов сезонности
Месяцы |
Уровни Y (тыс. руб.) |
|
|
|
Пики сезонности, % | ||
1-й год |
2-й год |
3-й год | |||||
Январь |
- |
621 |
902,6 |
1523,6 |
761,8 |
96,66 |
-3,34 |
Февраль |
- |
686,2 |
1111,6 |
1797,8 |
898,9 |
114,05 |
14,05 |
Март |
- |
861,9 |
1345,9 |
2207,8 |
1103,9 |
140,06 |
40,06 |
Апрель |
509,8 |
584,7 |
931,3 |
225,8 |
675,27 |
85,68 |
-14,32 |
Май |
443 |
536,9 |
922,2 |
1902,1 |
634,03 |
80,45 |
-19,55 |
Июнь |
455,5 |
467,7 |
910,2 |
1833,4 |
611,13 |
77,54 |
-22,46 |
Июль |
497,2 |
506,7 |
761,6 |
1765,5 |
588,5 |
74,67 |
-25,33 |
Август |
511,7 |
460,1 |
828,9 |
1800,7 |
600,23 |
76,16 |
-23,84 |
Сентябрь |
485 |
873,0 |
903,6 |
2261,6 |
753,87 |
95,65 |
-4,35 |
Октябрь |
514,5 |
656,9 |
957,3 |
2128,7 |
709,57 |
90,03 |
-9,97 |
Ноябрь |
560 |
685,4 |
1017,3 |
2262,7 |
754,23 |
95,7 |
-4,30 |
Декабрь |
966,7 |
1359,9 |
1772,5 |
4099,1 |
1366,37 |
173,36 |
73,36 |
Сумма |
4943,4 |
8300,4 |
1236,5 |
25608,8 |
788,15 |
100 |
- |
Рис. 1. График
ежегодных перепадов
Таблица 5. Сводная таблица ежегодных перепадов товарооборота по секциям
Месяц |
Ювелирные изделия |
Сувениры |
Кожгалантерея |
Металлическая галантерея |
Парфюмерия |
Январь |
-3,71 |
-8,09 |
-12,93 |
-8,54 |
-3,34 |
Февраль |
-0,71 |
25,37 |
-8,38 |
0,22 |
14,05 |
Март |
29,58 |
43,86 |
8,96 |
25,69 |
40,06 |
Апрель |
-21,68 |
-32,1 |
-20,48 |
-22,82 |
-14,32 |
Май |
-21,67 |
-29,44 |
-17,3 |
-27,62 |
-19,55 |
Июнь |
-7,06 |
-28,69 |
-20,74 |
-16,82 |
-22,46 |
Июль |
-9,49 |
-20,08 |
-12,09 |
-17,56 |
-25,33 |
Август |
-9,16 |
-13,06 |
33,4 |
-10,36 |
-23,84 |
Сентябрь |
8,25 |
-30,61 |
-6,61 |
7,74 |
-4,35 |
Октябрь |
-11,72 |
-12,81 |
-4,87 |
1,31 |
-9,97 |
Ноябрь |
-22,97 |
7,48 |
21,62 |
1,22 |
-4,3 |
Декабрь |
70,34 |
98,11 |
39,42 |
70,13 |
73,36 |
Информация о работе Статистические методы изучения созонных колебаний