Анализ динамических рядов и построение уравнения многофакторной корреляционной связи

В нашем случае это условие не соблюдается, что означает некорректность данных и некачественность исходного информационного поля. Для того, чтобы некачественное информационное поле сделать качественным, следует выполнить несколько операций:

1.       Величины поискового бурения умножим на 0,55.

2.       Величины опорного и параметрического бурения умножим на 0,26.

3.       Высчитаем объемы глубокого разведочного поискового и опорно-параметрического бурения за весь рассматриваемый период (20 лет) и от общей полученной суммы найдем процентное соотношение, приходящееся на доли поискового и опорно-параметрического бурения в частности. Из полученных результатов следует, что скважины промышленного контура составляют 68% от общего объема.  Полученный результат говорит о том, что 81,41% от полученной суммы объемов бурения за 20 лет составляет поисковое бурение, а 18,59% приходится на опорное и параметрическое бурение соответственно. Исходя из этого, произведем 80% погашение для поискового бурения и 20% погашение для опорного и параметрического бурения.

4.       Составим таблицу с новыми данными по объемам глубокого разведочного бурения за 20 лет, включая глубокое разведочное бурение на нефть и природный газ, поисковое, опорно-параметрическое бурение,  а также высчитаем новые абсолютные и относительные отклонения от базисного уровня.

Результаты расчетов приведены в таблице 3.

Таблица 3

Объемы глубокого разведочного бурения

за 20 лет в Восточной Сибири

(тыс.метров)

Теперь исходная информация сопоставима и качественна.

Качественная внутренняя сводка для количественных признаков должна выполнять следующий норматив: признак-фактор должен составлять больше 55-60%. Внутренняя сводка «Объемы глубокого разведочного бурения на природный газ», включаемая во внешнюю «Объемы глубокого разведочного бурения на нефть и природный газ» является представительной, так как составляет от нее в среднем 90%.

Таким образом, динамический ряд внутренней сводки отвечает регламенту качества, вместе с тем ограниченность формата таблицы исходных данных по признакам-факторам позволяет включить этот признак в информационное поле.

Так как исходная информация достаточно качественна и сопоставима, информационное поле соответствует операционному, что позволяет произвести системный анализ динамических рядов по специальной компьютерной программе.

В качестве программного обеспечения используется программа «ELVIS», нацеленная на выполнение комплексного статистического анализа динамических рядов. Программа требует наличия специального файла с данными, введенными в необходимом формате, а также выполнения всех запросов, возникающих при ее запуске.

Для дальнейших расчетов удобнее представить поле в виде матрицы:

Объемы глубокого разведочного бурения

за 20 лет в Восточной Сибири (в тыс. метров)

--N------Y----------X1---------X2---------X3---------X4---           

  1.    273.4      165.9       87.1       62.5        9.5   

  2.    266.6      151.3       71.7       54.8        6.3   

  3.    286.6      174.9       65.3       75.4        4.3   

  4.    325.4      201.3       96.7       89.8        5.2   

  5.    356.2      222.2       77.9      102.2        9.5   

  6.    381.3      236.4       84.3      101.0        9.9   

  7.    385.4      247.8       89.1       94.8       10.3   

  8.    425.9      262.1       97.3       88.5        9.7   

  9.    435.7      274.3      112.3       84.9        9.3   

10.    432.6      285.7      114.7       93.0        9.4   

11.    505.0      308.1      109.8       97.0        8.9   

12.    517.8      317.4      112.4      100.5        8.1   

13.    527.1      325.7      116.7       94.0        7.6   

14.    546.8      336.4      119.2       89.3        6.6   

15.    559.3      341.8      108.7       94.3        7.8   

16.    569.9      349.2      102.3       97.5        8.3   

17.    553.4      335.8       98.9      101.5        7.1   

18.    542.4      329.1      104.5       93.1        6.3   

19.    528.4      319.9      107.9       94.9        5.5   

20.    513.1      308.4      116.1       95.4        5.9

В записи таблицы приняты следующие обозначения:

              N – порядковый номер рассматриваемого уровня;

              Y – количественный признак-функция. Суммарные объемы глубокого разведочного бурения за 20 лет в Восточной Сибири, дифференцированные по целям бурения, тыс.м;

              Х1 – количественный признак-фактор. Объемы глубокого разведочного бурения на нефть и газ, тыс.м;

              Х2 – количественный признак-фактор. Объемы глубокого разведочного бурения на природный газ, тыс.м;

              Х3 – количественный признак-фактор. Объемы глубокого разведочного поискового бурения, тыс.м;

              Х4 – количественный признак-фактор. Объемы глубокого разведочного опорного и параметрического бурения, тыс. м.

1.2. Понятие о динамических рядах.

            Одно из основных положений научной методологии – необходимость изучать все явления в развитии, во времени. Это относится и к статистике: она должна дать характеристику изменений статистических показателей во времени. Экономические процессы или явления статистика изучает в развитии. Динамика – направленный во времени процесс развития. Ее показатели регистрируются на определенную дату за ограниченный интервал времени или за период. Для анализа динамики в статистике используются динамические ряды.

Динамическим рядом называется вариационный ряд для анализа динамики явления и регистрации статистической информации в определенном измерении (во времени).

Уровни ряда - статистические показатели, характеризующие изучаемое общественное явление. Вид ряда динамики зависит не только от характера показателей, оценивающих изучаемое явление, но и от того, приводится показатель за период или на момент времени.

Уровни ряда обычно обозначаются через «у», моменты пли периоды времени, к которым они относятся, — через «t».

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графика.

Динамические ряды относятся к особым вариационным  рядам распределения, уровни которых регистрируются моментами времени, а цифровые значения признаков жестко привязаны к временному вектору, то есть у таких рядов постоянно увеличивается временной параметр, а значения признаков не подчинены какой-то определенной закономерности.

В зависимости от характера отображения времени динамические ряды подразделяются на:

       Моментные динамические ряды - это ряды, в которых регистрируется значение признака через равные интервалы времени, не превышающие плановый уровень регистрации показателя (декада, месяц, год);

       Периодические ряды - это ряды, уровни которых разделяются периодами времени (специализированными или стандартными);

       Смешанные ряды - когда смешиваются моментные и временные уровни динамических рядов. Они регистрируют итоговое значение показателя за какой-либо период времени.

Группировка, содержащая всего два элемента: перечень групп и число единиц, входящих в каждую группу, - называется рядом распределения. Как ряд распределения динамический ряд имеет характеристики обычного ряда распределения, то есть значения признака и частоты.

Частота - число единиц совокупности, соответствующее данному уровню. Частоты обычно равны единице. Только в тех случаях, когда процесс циклично повторяется, частоты уровней изменяются и оказываются выше единицы.

Динамические ряды имеют и особенности, которые в той или иной степени отражают динамику явления (развитие во времени). Специфическими показателями динамического ряда являются абсолютный прирост (разность между последующим уровнем и предыдущим), темпы роста (цепные и базисные, так как являются относительными величинами динамики), среднегодовой темп роста, базисные и цепные темпы прироста.[1]

Абсолютный прирост это разность между сравниваемым уровнем и уровнем более раннего периода, принятым за базу сравнения. Формулы абсолютного изменения уровня:

                  Абсолютный базисный прирост          

                                ;  i = 1, 2, …, n;                                             (1.2.)

                  Абсолютный цепной прирост

                                            ; i = 1, 2, …, n;                                                              (1.3.)

где Δq - ежегодный прирост; - n-ый уровень ряда; - начальный уровень ряда.

Абсолютный прирост позволяет оценить ряд на его непрерывность: если колебания соседних абсолютных разностей превышают регламент, установленный содержанием признака, то ряд в этом месте прерывается. Последующие характеристики ряда рассчитываются только для непрерывной его части. Отсюда, непрерывным рядом может быть ряд с моментными уровнями (как и в нашем случае). Ряд с периодическими уровнями будет непрерывным только при равных периодах.

Абсолютные разности позволяют фиксировать точки перегиба ряда, когда знак абсолютной разности меняется на противоположный. Если абсолютная величина разностей соседних уровней не превышает для количественных признаков 30 %, а для качественных 15%, то ряд считается непрерывным. Доля точек перегиба в объеме ряда может характеризовать вид динамики. Если эта доля не более 5%, ряд характеризуется направленной динамикой. Если эта доля не более 30%, имеет место неустойчивая динамика ряда, а если доля превышает 30 %, то динамику называют вибрирующей.[2]

Система показателей должна содержать не только абсолютные, но и относительные статистические показатели. Относительные показатели динамики необходимы для сравнения развития разных объектов, особенно если их абсолютные характеристики различны. Такими показателями являются темпы роста.

Темпы роста - относительные статистические и плановые показатели, характеризующие интенсивность динамики явления. Исчисляются путём деления абсолютного уровня явления в отчётном или плановом периоде на абсолютный его уровень в базисном периоде (в периоде, с которым сравнивают). Различают темпы роста базисные, когда все уровни ряда отнесены к уровню одного периода, принятого за базу, и цепные, когда каждый уровень ряда отнесён к уровню предыдущего периода.

Обозначив отдельные уровни динамического ряда последовательно , получим:

                  Цепной темп роста для t – го периода

                                                          (1.4.)

                  Базисный темп роста для t – го периода

                                                    (1.5.)

Динамические ряды из цепных и базисных темпов роста составляются для оценки динамики исходных динамических рядов:

1)      ряды из базисных темпов роста - для характеристики направленности динамики исходных рядов (базисные темпы роста больше единицы - динамика растущая, меньше единицы - убывающая)

2)      ряды из цепных темпов роста – для характеристики интенсивности динамики (стабильная, интенсивная/пульсивная).

Если соседние цепные темпы роста характеризуются неустойчивыми темпами увеличения (рывками), то переходят к оценке динамики через цепные темпы прироста. При отличии уровней последних в 2 и более раза для количественных и более чем в 1,5 раза для качественных признаков, регистрируется разрыв ряда. Прерывные ряды необходимо выровнять, дополнить, откорректировать; если числа перегибов ряда признака функции и признака фактора совпадают, то динамика этих рядов корректна.

Темпы прироста сопоставляются со среднегодовым темпом роста: чем меньше темп прироста, тем динамика спокойнее, чем больше - тем интенсивнее.

                  Цепной темп прироста

                                          (1.6.)

                  Базисный темп прироста

                                         (1.7.)

Цепные и базисные темпы роста взаимосвязаны, причем эта связь имеет двойное содержание:

1)      произведение цепных индексов динамического ряда равно отношению крайних уровней данного ряда (t1·t,·t3… tп = qn /q0);