Основные показатели динамики легковых автомобилей

Периоды Времени Показатель	1-ый	2-ой	3-ий	4-ый	5-ый	6-ой
Легковые автомобили, тыс. шт.	1108	1023	961	961	798	647
Абсолютный прирост, тыс. шт. Базисный Цепной	– –	1023-1108 = -85 1023-1108 = -85	961-1108=-147 961-1023=-62	-147 0	-310 -163	-461 -151
Темп роста, % Базисный [ ] Цепной [ ]	- -			86,7 100	72 83	58,4 81,1
Темп прироста, % Базисный [ ] Цепной [ ]	- -			-13,3 0	-28 -17	-41,6 18,9
Абсолютное значение 1 % прироста Базисное Цепное	- -			0,19 0	0,4 0,27	0,6 0,09

В целом за исследуемые периоды наблюдается спад уровня производства легковых автомобилей. Спад производства можно назвать устойчивым. В течение всех периодов очевиден спад уровня, т.е. темпы прироста имеют отрицательные значения, а показатель роста имеет значения меньше единицы. Из всех анализируемых периодов, наиболее не благоприятным, по полученным результатам является шестой период.

2. Средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, среднегодовой темп роста и прироста.

Средний уровень ряда динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней (стр. 165). Для интервального ряда средний уровень определяется по формуле:

Средний абсолютный прирост представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики (стр. 166).

Средний темп роста - обобщающая характеристика индивидуальных темпов роста ряда динамики. Его можно определить по абсолютным рядам динамики по формуле (стр. 167):

или 89,8%

Средний темп прироста можно определить на основе взаимосвязи между темпами роста и прироста:

В среднем по ряду динамики на каждый период приходится 916,33 тыс. шт. легковых автомобилей. В течение шести периодов наблюдается спад производства в среднем на 76,8 тыс. шт. В среднем темп роста по шести периодам составляет 89,8%, что свидетельствует об общем уменьшении выпуска легковых автомобилей. Средний темп прироста показывает, что в среднем на 10,2 % темпы прироста снижались в каждый период производства.

3)Выровнять ряд с помощью скользящей средней, произвести аналитическое выравнивание (функцию выбрать).

В основу метода скользящей средней положено определение по исходным данным теоретических уровней, в которых случайные колебания погашаются, а основная тенденция развития выражается в виде некоторой плавной линии.

Для выявления основной тенденции развития методом скользящей средней прежде всего устанавливаются ее звенья. Звенья скользящей средней должны составляться из числа уровней, отвечающих длительности внутригодовых циклов в изучаемом явлении. Так как по заданию мы имеем 6 периодов для изучения динамики легковых автомобилей, то выявим тенденцию методом трехчленной скользящей средней:

Таблица 2.2

Периоды	Легковые автомобили тыс. шт.	Скользящие средние, тыс. шт.	Сглаженные уровни с центрированием, тыс. шт.
1-ый	1108	-	-
2-ой	1023	(1108+1023+961):3=1030,67	-
3-ий	961	(1023+961+961):3=981,67	(1030,67+981,67):2=1006,17
4-ый	961	(961+961+798):3=906,67	(981,67+906,67):2=944,17
5-ый	798	(961+798+647):3=802	(906,67+802):2=854,34
6-ой	647	-	-

Наблюдается явная тенденция к спаду производства легковых автомобилей.

Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что основная тенденция развития y_t рассчитывается как функция времени.: y_ti=f(t_i).

Важнейшей проблемой, требующей своего решения при применении метода аналитического выравнивания, является подбор математической функции, по которой рассчитываются теоретические уровни тренда. От правильности решения этой проблемы зависят выводы о закономерностях тренда изучаемых явлений (стр.175).

Для выдвижения гипотезы о возможном типе развития тренда применим графический метод.

Из характера размещения уровней анализируемого ряда динамики на поле графика 2.1 можно сделать предположение о возможном применении тренда при аналитическом изучении ряда математических функций, и уравнение показательной кривой , и уравнение прямолинейной функции , и уравнение параболы второго порядка , и уравнение параболы третьего порядка . Для выбора наиболее адекватной из них следует осуществить сравнительный анализ тренда исходных данных способом перебора решений по намеченным математическим функциям.

Для определения параметров математических функций воспользуемся способом отсчета времени от условного начала.

Таблица 2.3