Прогнозирование и развитие грузооборота

2. Оценка вариации и анализ влияния факторов на грузооборот транспорта
1. Измерение и анализ колеблемости показателей

 

     Различие  индивидуальных значений признака внутри  изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака. Под  вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов.

     Для измерения колеблемости и устойчивости используем статистические показатели.

     Таблица 2.1.1

     Расчет  показателей вариации

 

     Определим средний размер грузооборота за рассматриваемый период:

- размах вариации

среднее линейное отклонение

            Размах вариации, то есть разница  между наибольшим и наименьшим  значением  равен 39,3млн.ткм.  Среднее линейное отклонение показателей в разрезе годов от их средней величины за весь период составило 8,07млн.ткм.

- среднее квадратическое отклонение

   - коэффициент вариации   

            Таким образом, среднее квадратическое  отклонение уровней от средней  величины составляет 12,86млн.ткм, а коэффициент вариации равен 26,8%, что говорит, о не большой колеблемости признака в рассматриваемой совокупности. 

       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Индексный метод анализа  влияния факторов

 

      Общие индексы выражают сводные (обобщающие) результаты совместного изменения всех единиц, образующих статистическую совокупность. Основным элементом индексного отношения является индексируемая величина. Индивидуальные индексы (i) - это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности.

      Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение  по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми. 
 

     Индексы грузооборота транспорта общего пользования

 

     Индекс  грузооборота к уровню 2004г. составил в 2005г. 224,8%, в 2006г. – 68,8% к уровню 2005г., в 2007г. - 87,3% к уровню 2006г, в 2008г. – 120,2% к уровню 2007г.. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Корреляционно-регрессионный  метод анализа  влияния факторов

 

     Для анализа влияния факторов применяются  корреляционно-регрессионный анализ.

     Корреляционный  анализ сводится к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению тесноты неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

      Регрессионный анализ устанавливает форму зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной. Целью применения корреляционно-регрессионного метода является построение такого уравнения регрессии, которое включает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака, обладающего высоким (не ниже 0,5) коэффициентом детерминации и коэффициентами регрессии, интерпретируемыми в соответствие с теоретическим знанием о природе связей в изучаемой системе.

     Для измерения тесноты связи между  изучаемыми признаками вычисляют линейный коэффициент корреляции.

     Установим зависимость между грузооборотом транспорта общего пользования и объемом перевезенных грузов за 2003-2008г.г.

      Для нахождения параметров уравнения зависимости  необходимо решить систему уравнений:

     

       

     Таблица 2.3.1

     Расчет  параметров уравнения

 

      

        
         Рассчитанный коэффициент  корреляции показал, что связь между факторами средняя.

     Оценим  значимость рассчитанного коэффициента корреляции с помощью критерия Стьюдента.

     Сравнивая полученные значения с критическим  , получили, что величина коэффициента признается существенной  2,039 <3,182.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется критерий Фишера.

      Сравним полученные значения с критической  величиной с учетом уровня значимости a и числа степеней свободы .

      При a=0,05,      F=10,13.

            Таким образом, коэффициент корреляции  признается существенным, так как 4,159<10,13.

     Из  значения следует, что 58,1% общей вариации объясняется изменением факторного признака объемом перевезенных грузов.

     Рассчитаем  индекс детерминации и эмпирическое корреляционное отношение:

     

     Эмпирическое  корреляционное отношение показывает, что 74,7% общей вариации результативного признака объясняется вариацией факторного признака объемом перевезенных грузов. 
 
 

4. Анализ  влияния факторов с использованием пакета прикладных программ

 

Для анализа данных воспользуемся пакетом анализа данных Microsoft Excel.