Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
080000_040101_UMK_Statistika_Obschaya_teoria_st...doc
Скачиваний:
6
Добавлен:
01.04.2025
Размер:
4 Мб
Скачать
☆

Измерение сезонности

Уровни рядов динамики, слагаясь под совместным влиянием систематических и случайных факторов, иногда испытывают воздействие причин, обусловленных периодичностью колебаний. Сезонные колебания – это внутригодичные колебания уровней динамического ряда. Они выражаются в том, что в отдельные месяцы года уровни возрастают, в другие – снижаются. Потребление энергии, перевозки пассажиров, спрос на отдельные виды продукции, например, носят сезонный характер. Сезонные колебания характерны и для ряда показателей правовой статистики: поступление жилищных дел в суды, имущественные преступления, преступления против личности.

Для измерения сезонных колебаний статистикой предложены различные методы, одним из которых является построение индексов сезонности.

Наиболее простой прием расчета индексов сезонности в рядах динамики, которые обнаруживают тенденцию к росту или снижению уровней за каждый месяц по годам состоит в том, что данные за отдельные месяцы соотносятся со среднемесячным уровнем данного года, а затем из полученных по каждому месяцу величин исчисляется средняя арифметическая. Этот метод расчета индексов сезонности изложен в табл.

Среднемесячный уровень за 1997, 1998, 1999 г.г. определяется делением годового количества преступлений на 12 месяцев. А затем уровень каждого месяца относится к среднемесячному уровню соответствующего года. Результаты этих расчетов, выраженные в процентах, отражены в графах 5, 6, 7 табл.

Индексы же сезонности определяются как величина средняя арифметическая простая из помесячных данных.

За январь: (74,6+74,2+73,9):3=74,2%, за февраль:

За февраль: (77,9+77,4+77):3=77,4% и т. д.

Для количественного измерения силы сезонных колебаний применяются показатели вариации.

Приближенное представление о мере сезонности дает размах вариации колебаний, который вычисляется по каждому ряду динамики. Его расчет осуществляется, вычитанием из максимального индекса сезонности минимального индекса.

Месяц

Абсолютные уровни

в % к среднемесячному уровню

Индексы сезонности

1997г.

1998г.

1999г.

1997г

1998г.

1999г.

1

2

3

4

5

6

7

8

I

132

138

145

74,6

74,2

73,9

74,2

II

138

144

151

77,9

77,4

77,0

77,4

III

156

169

174

88,1

90,9

88,8

89,3

IY

173

180

193

97,7

96,8

98,5

97,7

Y

191

209

226

107,9

112,4

115,3

111,9

YI

207

212

230

116,9

113,.9

117,3

116,0

YII

215

224

248

121,5

120,4

126,5

122,8

YIII

211

230

235

119,2

123,6

119,9

120,9

IX

208

215

221

117,5

115,6

112,7

115,3

X

184

189

200

103,9

101,6

102,0

102,5

XI

172

177

179

97,2

95,2

91,3

94,6

XII

142

148

152

80,2

79,6

77,5

79,1

В среднем за месяц

177

186

196

100

100

100

100

Например, по данным таб. размахи колебаний составили:

1997 г. 121,5-74,6=46,9%.

1998 г. 123,6-74,2=49,4%.

1999 г. 126,5-73,5=52,6%..

Сравнение размахов колебаний за несколько лет позволяет судить о направлении в изменении сезонности. Так по данным нашего расчета видно что происходит усиление сезонных колебаний.

Однако размах вариации не дает полного представления о глубине сезонных колебаний, т. к. опирается только на два экстремальных значения индексов сезонности.

Поэтому рассчитывается коэффициент сезонности колеблемости методом среднего квадратического отклонения:

.

Для нашего примера:

При исчислении показателей колеблемости из сезонной волны (индексов сезонности) среднее квадратическое отклонение тождественно коэффициенту вариации, т. к. средней величиной для индексов сезонности является 100.

Сравнение коэффициентов сезонности, вычисленных за несколько периодов, покажет сдвиги в сезонности. Если эти показатели уменьшаются, значит сезонный характер преступности идет на убыль.

Рассмотрим вычисление сезонной волны в стабильном ряду динамики, в котором нет ярко выраженной тенденции к росту или снижению, когда внутригодичные колебания происходят вокруг некоторого постоянного уровня – . Индексы сезонности в этом случае исчисляются по формуле:

(2.1.1)

где – средняя из фактических уровней одноименных месяцев;

– общая средняя за исследуемый период.

Рассчитаем индексы сезонности по данным о перевозке грузов автотранспортным предприятием за три года (см. табл.).

Как видно из приведенных данных, ярко выраженной тенденции к росту или снижению объема перевозок в ряду динамики не наблюдается.

Индексы сезонности исчисляются в три этапа:

1. Рассчитываются среднемесячные уровни перевозок ( ) поданным за три года по формуле средней арифметической простой (гр.6 = гр. 5 : 3). Это позволяет избавиться от случайных колебаний месячных уровней.

Месяц

Объем перевозок, тыс. т

Индексы сезонности, %

1-й год

2-й год

3-й год

Всего за 3 года

В среднем за 3 года

1

2

3

4

5

6

7

январь

1020

1070

1030

3120

1040

94,8

февраль

1040

1040

1060

3140

1050

95,7

март

1060

1080

1090

3230

1080

98,4

апрель

1100

1110

1130

3350

1110

101,1

май

1130

1120

1120

3370

1120

102,1

июнь

1150

1100

1170

3420

1140

103,9

июль

1160

1130

1180

3470

1160

105,7

август

1200

1170

1240

3610

1200

109,3

сентябрь

1120

1160

1170

3450

1150

104,8

октябрь

1090

1070

1070

3230

1060

98,4

ноябрь

1020

1040

1020

3080

1030

93,8

декабрь

1000

1030

1020

3050

1020

92,9

Итого

13090

13120

13300

39510

1097,5

100,0

2. Определяется общая средняя за исследуемый период ( ) делением общего итога графы 5 на 36 месяцев (39510 : 36 = 1097,5).

3. Исчисляются индексы сезонности, которые представлены в графе 7 табл.

Рассмотрим анализ сезонных колебаний по методу Персонса

Измерение сезонности методом У. Персонса применяется в рядах динамики, отражающих развитие явлений, общая тенденция которых изменяется по средней геометрической, т.е. по сложным процентам. Суть метода У.Персонса заключается в исчислении показателей средней сезонной волны как медианных значений (а не как простых средних арифметических) из цепных отношений. Здесь погрешность, вызванная влиянием общей тенденции, устраняется с помощью среднего коэффициента подъема (или снижения) общей тенденции по средней геометрической. При использовании этого метода первым шагом является вычисление цепных отношений как процентных отношений каждого уровня ряда к уровню ряда предшествующего. Затем исчисляют средние из медианных значений. Медиана за первый отрезок времени принимается за единицу (или 100 %), а для остальных периодов средние исчисляются путем последовательного перемножения медианных средних (см. табл.). При перемножении преобразованного медианного значения за четвертый квартал на медианное значение первого квартала должна получиться единица (100,0 %). Однако результат обычно бывает больше единицы или меньше ее, поскольку он отражает действительность, на развитие которой оказывает влияние общая тенденция увеличения или уменьшения.

Год

I квартал

II квартал

III квартал

IV квартал

1-й

51,9

55,0

62,3

54,1

2-й

48,0

48,7

48,0

46,6

3-й

43,0

49,6

58,4

48,0

4-й

46,3

48,0

57,2

45,4

5-й

40,0

40,2

47,3

35,3

6-й

36,4

39,1

57,6

41,7

При анализе сезонности методом относительных величин разность теоретического и действительного исключалась равномерно из каждого квартального показателя, а в способе У. Персонса исключение разности основано на применении формулы сложных процентов.

Измерим сезонные колебания по данному методу, используя условные данные о продаже сахара в городе по кварталам за шесть лет, рассчитав на их основе вначале цепные отношения (темпы роста).

Относительные числа сезонности продажи сахара рассчитаем в нижеследующей таблице:

Год

Поквартальные процентные отношения

уровней ряда

I

II

III

IV

1-й

100,00

92,48

113,27

86,84

2-й

88,72

101,46

98,56

97,08

3-й

92,27

115,35

117,74

82,19

4-й

96,46

108,67

112,17

79,37

5-й

88,11

100,5

117,66

74,63

6-й

103,12

107,41

147,31

72,39

Определим среднеквартальные показатели как медианные значения из цепных отношений уровней продажи, расположенных по возрастающим значениям, а не по значениям времени возникновения.

Для первого квартала ранжированный ряд цепных отношений будет иметь вид: 88,11; 88,72; 92,27; 96,46; 103,12. Медиана этого ряда – 92,72 – центральный член нечетного числа членов ряда.

Для второго квартала ранжированный ряд цепных отношений следующий: 92,48; 100,5; 101,46; 107,41; 108,67; 115,35. Медиана этого ряда рассчитывается как средняя двух центральных членов ряда четного числа членов (101,46 + 107,41) : 2 = 104,435.

Таким же образом определяются медианные значения для третьего и четвертого кварталов из их цепных отношений (см. табл.)

Квартал

Медианные значения из цепных отношений

Преобразованные медианные значения

Сезонные колебания (не выправленные)

Сезонная волна в среднем за 6 лет

I

92,720

100,000

100,000

90,8

II

104,435

104,435

106,620

96,8

III

117,700

122,920

128,175

116,4

IV

80,780

99,290

105,770

96,0

Итого:

по всем

кварталам

395,635

426,645

440,565

400,0

в среднем

за год

98,910

106,660

110,140

100,0

Медианные значения, исчисленные из цепных отношений, необходимо преобразовать в базисные, приняв за основание медиану первого квартала. Значение для второго квартала в отношении к первому уже было установлено – 104,435 %, для третьего квартала оно определяется перемножением показателя второго квартала на медианное значение из цепных отношений третьего квартала(104,435 · 117,7):100; для четвертого квартала – (122,92 ·80,78): 100.

Перемножение преобразованного значения за четвертый квартал на медианное значение первого квартала (99,29 · 92,72):100 =92,06 обнаруживает, что под влиянием общей тенденции развития ряда динамики к снижению, сезонные колебания сдвинулись на –7,94 % (92,06 – 100).

Исправление погрешности по методу У. Персонса (–7,94 %)основано на предположении развития ряда динамики по формуле сложных процентов. Величина ошибки характеризуется ежеквартальным увеличением или уменьшением, вызванным общей тенденцией. Ежеквартальная поправка исчисляется по следующей формуле:

где r – коэффициент поправки;

yn – последний уровень ряда динамики;

y1 – начальный уровень;

n – число уровней.

Для нашего примера эта поправка составит:

По методу Персонса для исключения общей тенденции, т.е. для того, чтобы выразить только сезонные колебания, необходимо преобразованные медианные значения уменьшить в следующих отношениях: для второго квартала 104,435 : 0,9795 = 106,62; для третьего -122,92 : (0,9795 - 0,0205) = 122,92 : 0,959 = 128,175 ; для четвертого - 99,29 : (0,959 - 0,0205) = 99,29 : 0,9385 = 105,77.

Таким образом, исчислены сезонные колебания в чистом виде, но средняя сезонных колебаний составляет 110,14 % , а по выправленной сезонной волне должна быть равной 100 %. Принимая среднюю арифметическую (110,14 %) из исправленных сезонных колебаний за100 %, определяем непосредственно сезонную волну:

для первого квартала

для второго квартала

для третьего квартала

для четвертого квартала

При исчислении средних как медианных значений редкие случайные отклонения не сказываются на индексах сезонности, они не принимаются в расчет. Однако исключение общей тенденции по этому методу производится по сложным процентам, а в действительности же, как было показано выше, развитие ряда динамики может происходить по самым различным траекториям. 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 исчислять показатели сезонности и производить их анализ.