В 1999 году цена отрасли по исследуемым отраслям изменился в 0,961 раз только за счёт цены на электроэнергию.
Индекс структурных сдвигов. Он показывает изменение цены за счёт изменения цен на электроэнергию. Индекс структурных сдвигов равен:
Анализ динамики цен с использованием временных рядов
Ряд динамики - это ряд последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления во времени. Такие ряды также ещё называют временными или хронологическими.
Ряды динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. Исходными (первоначальными) являются ряды динамики абсолютных величин, а абсолютных и средних величин - производными.
Анализ динамики инвестиций начнем с поиска коэффициента вариации, расчёта среднеквадратичного отклонения, а также проверки ряда на аномальные наблюдения. Для этого с исходными данными проведём следующие преобразования, представленные в таблице 3.
t
год/квартал
y
(у-уср)
(у-уср)2
1998
1
1
645
-116
13340
2
2
568
-193
37056
3
3
689
-72
5112
4
4
699
-62
3782
1999
5
1
720
-41
1640
6
2
748
-13
156
7
3
758
-3
6
8
4
838
78
6006
2000
9
1
856
96
9120
10
2
869
109
11772
11
3
847
87
7482
12
4
889
129
16512
Сумма
9126
111987
Рассчитаем среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на "засорение информации" или на аномальные наблюдения.
Среднеквадратичное отклонение =
Коэффициент вариации =
По вариации можно сделать вывод, что, так как коэффициент вариации меньше 15% , вариация большая и совокупность в целом можно признать однородной.
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение - 568 и 889, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
где: y- аномальное наблюдение;
- средний абсолютный прирост.
Tn-критерия Граббса=
Далее сравню полученные значения с критическими данными по таблице tn-критерия Смирнова-Граббса. При n=12 и доверительной вероятности 0,95 Ткр=2,519. Так как полученные значения Т1 и Т2 < Ткр, то следовательно нет необходимости исключать эти данные из исследования.
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени.
Начнем наш анализ с рассмотрения следующих факторов:
- электроэнергия
- бензин
- экспортная цена на нефть
Первые два фактора традиционно являются составляющими себестоимости продукции и поэтому связь здесь быть достаточно сильной и устойчивой. Третий показатель является величиной влияющей на совокупный спрос , поскольку большую долю национального продукта составляют нефтедоллары.
Расчетная таблица приведена ниже. На основании её мы высчитаем показатели связи.
Год
Потреб. Цены
Электроэнергия
Бензин
Нефть
у
х1
х2
х3
(х1-хср.)
(х1-хср.)^2
1992
26,30
1,60
18,30
5,30
-114,76
13169,202
1994
81,53
58,40
266,00
101,00
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18
