КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Коэффициенты роста. Темпы роста. Темпы прироста. Абсолютное значение одного процента прироста
Коэффициент роста (темп роста) – это отношение двух сравниваемых уровней, которое показывает, во сколько раз данный уровень превышает уровень базисного периода. Отражает интенсивность изменения уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень. Формула расчета коэффициента роста: при сравнении с постоянной базой: , при сравнении с переменной базой:
Темп роста – это коэффициент роста, выраженный в процентах: . Темпы роста для любых рядов динамики являются интервальными показателями, т.е. характеризуют тот или иной промежуток (интервал) времени. Темп прироста – относительная величина прироста, т. е. отношение абсолютного прироста к предыдущему или базисному уровню. Характеризует, на сколько процентов уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня. Темп прироста – отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу сравнения: , или . Темп прироста – разность между темпом роста (в процентах) и . Особенности расчетов: 1) при анализе относительных показателей динамики (темпов роста и темпов прироста) не следует рассматривать их изолированно от абсолютных показателей (уровней ряда и абсолютных приростов); 2) сравнение абсолютного прироста и темпа прироста за одни и те же периоды времени показывает, что замедление темпов прироста не всегда сопровождается уменьшением абсолютных приростов; 3) темп прироста рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Абсолютное значение (содержание) 1 % (одного процента) прироста – результат деления абсолютного прироста на соответствующий темп прироста: .
Эта величина показывает, сколько в абсолютном выражении дает каждый процент прироста. Все относительные показатели динамики характеризуют интенсивность процесса роста (снижения) уровня. Коэффициент абсолютного опережения – отношение абсолютных приростов за одинаковые отрезки времени или по двум динамическим рядам. Показывает, во сколько раз абсолютный прирост одного явления больше, чем прирост другого явления: .
где и – абсолютные приросты сравниваемых динамических рядов. Коэффициент относительного опережения – это отношение темпов роста или темпов прироста за одинаковые отрезки времени по двум динамическим рядам: . где и – темпы роста, и темпы прироста сравниваемых динамических рядов. Сравнение проводят путем деления большего из них на меньший. При этом сравниваемые темпы должны характеризовать одинаковую по направлению тенденцию. Главная задача при анализе рядов динамики – установление закономерности изменения уровней изучаемого показателя во времени. Тенденции уровней динамического ряда: 1) к снижению, не нарушаемая на протяжении всего 2) систематическое увеличение уровней ряда; 3) к росту; 4) к снижению. Основной тенденцией (трендом) называется достаточно плавное изменение уровня явления во времени, более или менее свободное от случайных колебаний. Основную тенденцию можно представить аналитически – в виде уравнения (модели) тренда – либо графически. Выявление основной тенденции развития (тренда) или выравнивание временного ряда – количественное выражение, в некоторой мере свободное от случайных воздействий. Методы выравнивания – методы выявления основной тенденции. Приемы обнаружения общей тенденции развития явления: 1) укрупнение интервала динамического ряда – процесс, при котором первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим;
2) метод скользящей средней – способ, при котором формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней; 3) аналитическое выравнивание ряда динамики – это процесс, при котором фактические уровни заменяются уровнями, вычисленными на основе определенной кривой, которая отражает общую тенденцию изменения во времени изучаемого показателя; 4) использование метода конечных разностей, который основан на свойствах различных кривых, применяемых при выравнивании. Свойства конечных разностей. Если общая тенденция выражается линейным · постоянными первые разности: ; · нулевыми вторые разности . Если тенденция выражается параболой второго порядка , при этом постоянными будут вторые разности, нулевыми – третьи. Экстраполяция – продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Два обстоятельства обеспечения экстраполяции: 1) условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпевают существенных изменений в будущем; 2) тенденция развития явления характеризуется тем Интерполяция – приближенный расчет уровней, лежащих внутри ряда динамики, но почему-либо неизвестных. Особенности моделей аналитического выравнивания уровней динамического ряда: 2) динамические ряды, к которым применяется аппроксимация, должны быть длинными; 3) применение аппроксимации наиболее целесообразно в случае меняющегося уровня; 4) аппроксимация как метод моделирования практически не адаптируется к изменяющимся условиям формирования уровней ряда. При проявлении новых данных построение модели должно 5) при использовании для расчета параметров уравнения метода наименьших квадратов (МНК) считается, что значимость информации в пределах отрезка аппроксимации одинакова независимо от давности полученных данных.
Дата добавления: 2014-12-29; Просмотров: 2013; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |