Индексы переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов.



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Индексы переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов.



Индексы позволяют анализировать изм-ия не только агрегатов, но и сред. вел. Предпол. изучается динамика сред. цены товара А на неск. рынках. На сред. цену продажи влияют не только цены на каждом из рынков, но и объемы продаж на каждом из них в общем объеме.

Изменение сред. цены выраж. индексом: Это индекс переменного состава, т.к. отражает не только измен осредненного признака, но и ст-ры совокупности. Индекс пер.сост. оценивает изм-ие сред.цены под влиянием 2-х факторов: 1)изм-ие уровней цен на отд.рынках; 2)изм-ие ст-ры продаж.

Далее анализ влияние каждого из этих фак-ов на изменение ср цены. С этой целью расчитыв индекс постоянного состава:

Данный индекс показ влияние изменений уровней цен по отдел рынкам на изменение средней цены.

Индекс структурных сдвигов:

Данный индексный анализ позволяет проанализ изменение средней цены в абсолютном выражении.

Средняя цена базис.пер-да:

Сред.цена отчет.пер-да:

Сред.цена базис.пер-да при структ.отчет.пер-да: ;

Абсол.измен.цены в целом:


Индексир метод изуч влияния факторов последовательно-цепной подстановки

При построении сводных индексов, входящих в систему, возникает вопрос, на весах какого периода д.б. построен тот или иной индекс. Для этого определим индексируемый признак – признак, изменение которого характеризует данный индекс.

Признак-вес – выполняет функцию веса по отношению к индексируемому признаку. Его значение в данном индексе не изменяется, т.к. он не должен искажать оценку изменения индексируемого признака. При определении периодов весов следует руководствоваться правилом: индексы первичных признаков строятся на весах баз. периода, а индексы вторичных признаков – на весах отчетного периода.

Приведем пример:у=а·в Тогда сводный индекс у след:

Предположим , что а-первичный признак, а в-вторичный признак

Тогда сводный индекс у под влиянием признака а след:

А сводный индекс у под влиянием признака в след:


Территариальные индексы

Терр индексы служат для сравнения показателей в пространстве, т.е. по п/п, округам, городам, районам и пр. Построение терр индексов опр выбором базы сравнения и весов или уровня, на кот фиксир веса. При двусторонних сравнениях каждая терр может быть и сравниваемой (числитель индекса), и базой сравнения (знаменатель). Веса, как первой, так и второй терр в принципе также имеют равные основания использ при расчете индекса. Однако это может привести к различным или даже противореч рез-м. Избежать подобной неопределенности можно несколькими способами. Один из них заключ в том, что в кач-ве весов приним объемы проданных т-ов по двум регионам, вместе взятым: Терр индекс цен в этом случае рассчит по ф-ле:

2-ой способ расчета заключ в том, что сначала рассчи ср цены на т-ры по двум терр вместе:

.

После этого рассчит терриндекс цен:


43. Понятие о функцион и стат связях. Основные цели корреляционно-регрессионного анализа

Различают два типа связей между различн явлен и их призн: функцион и статистич. Функц связи хар полным соответствием м/у изменением факторного призн и изменен результ величины, и каждому знач призн-фактора соответ определен знач результат призн. Стат связи проявл в том, что при измен знач фактора измен распредел результат призн. При стат связи разным значениям одной переменной (фактора х) соответ разные распределения другой переменной (результата у). Корреляц связь— частный случай стат связи, при кот разным знач переменной соответ разные ср значения др переменной. Корреляц связь предполаг, что изучаемые переменные имеют колич выражение, стат связь – более широкое понятие и не включает ограничений на уровень измерения показателей. Корреляц связь может возникатьразными способами: причинно-следственные связи, связи соответствия, т.е. сопряж изменение двух признаков, оба признака могут быть и причиной, и следствием. Сущ два базовых инструмента, с п-ю кот анализ двумерные данные: корреляционный анализ, позвол оценить степень взаимосвязи между двумя факторами, и регрессионный анализ, показ, как можно предсказать или управлять одной из двух переменных с помощью другой. Проверка стат гипотез позвол оценить взаимосвязь, кот, как кажется, сущ в изучаемых данных, и выяснить, явл ли она значимой или может быть объяснена исключительно случайностью. Цели кореляц-регресс анализа:1. Описание и понимание взаимосвязи.Это самая общая цель, обеспеч получение базовой инфо. При изучении сложной с-мы очень важно знать, какие факторы наиболее тесно взаимодейст друг с другом, а какие вообще не оказ влияния друг на друга. Знание этой инф может оказать помощь в долгоср планир и принятии стратегич решений. 2. Прогнозир и предсказание нового наблюд.Понимание взаимосвязи позволяет использ инф об одном из измерений для более качеств предсказания другого измерения. Если, например, известно, что в этом квартале кол-во заказов на продукцию увелич, можно ожидать и увелич объема сбыта. Если вы проанализировали взаимосвязь между количеством заказов и объемами сбыта в прошлом, у вас есть все шансы сделать достоверный прогноз сбыта на будущее, основываясь на текущем количестве заказов. 3. Регулир и управление пр-ом. При вмешивв какой-либо процесс, необходимо опр объем этого вмешательства. Если сущ взаимосвязь между вмешательством и результатом и эта взаимосвязь понятна, то такое знание поможет выполнить оптимальное регулирование.



Последнее изменение этой страницы: 2016-04-20; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.215.79.116 (0.006 с.)