Задания для самостоятельной работы

1. Имеются данные по двум экономическим показателям X и Y. Необходимо:

Вычислить коэффициент корреляции.

Построить корреляционное поле.

Построить регрессионную модель (с использованием функции ЛИНЕЙН).

Цена (X)
Спрос (Y)

2. Установить, зависит ли количество посетителей музея и посетителей парка от числа ясных дней за определенный период. Для этого:

Вычислить коэффициенты корреляции.

Построить корреляционное поле.

Построить регрессионную модель (графическим способом и с помощью инструмента Регрессия).

Число ясных дней (Х)
Количество посетителей музея (Y)
Количество посетителей парка (Y)

Контрольные вопросы

1. Что такое линейный коэффициент корреляции?

2. Для чего применяется t-статистика Стьюдента?

3. Укажитецель регрессионного анализа.

4. Укажите способы построения модели регрессии.

5. Как осуществляетсявыбор наиболее точной модели связи между двумя величинами?

Лабораторная работа №7

Ряды динамики, их исследование и прогнозирование

Цель: научиться использовать возможности MS Excel для анализа и прогнозирования рядов динамики, которые применяются при анализе экономического развития хозяйствующих субъектов.

Задачи:

научиться рассчитывать показатели изменения рядов динамики цепным и базисным методами.

научиться выявлять основную тенденцию развития рядов динамики методом укрупнения интервалов и методом скользящих средних.

научиться проводить анализ основной тенденции развития ряда динамики методом аналитического выравнивания.

научиться составлять прогнозы изучаемых явлений.

Ряды динамики. Основные понятия.

Основная цель статистического изучения динамики коммерческой деятельности состоит в выявлении и измерении закономерностей их развития во времени. Это достигается посредством построения и анализа статистических рядов динамики.

Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени.

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента:

Показатель времени t (шкала).

Уровень развития изучаемого явления Y, который соответствует показателю времени.

В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).

Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться:

Абсолютными.

Относительными.

Средними величинами.

В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут относиться или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным периодам. В соответствии с этим, ряды динамики подразделяются на моментные и интервальные.

Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени.

Пример 1. Примером моментного ряда динамики является следующая информация о списочной численности работников фирмы N в 2007 г.:

Дата	1.01.2007	1.04.2007	1.07.2007	1.10.2007	1.01.2007
Число работников, чел.

Особенностью моментного ряда динамики является то, что в его уровни могут входить одни и те же единицы изучаемой совокупности. Так, основная часть персонала фирмы N, составляющая списочную численность на 1.01.2007 г., продолжающая работать в течение данного года, отображена в уровнях последующих периодов. Поэтому при суммировании уровней моментного ряда динамики может возникнуть повторный счет.

Интервальные ряды динамики отображают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) времени.

Пример 2. Примером интервального ряда динамики могут служить данные о розничном товарообороте магазина в 2003-2007 гг.:

Год
Объем розничного товарооборота, тыс. руб.	885,7	932,6	980,1	1028,7	1088,4

Особенностью интервального ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы времени. Например, суммируя товарооборот за первые три месяца года, получают его объем за I квартал, а сумма товарооборота четырех кварталов дает объем товарооборота за год и т.д.