кварталів (табл.2.1, рис.1).
В
Рис. 2.1 Поквартальні дані про нарахування ПДВ за 2005-2007 рр.. br/>
Розглянемо наявний часовий ряд з точки зору вимог до вихідної інформації. Вихідні дані задовольняють вимогам об'єктивності та порівнянності: вони розраховані з використанням однієї методики і щодо одного об'єкта. З вимогою повноти вихідні дані також узгоджуються: в розглянутому ряду немає пропущених значень. Щодо однорідності і стійкості ряду можна сказати, що розвиток досить однорідне: немає ні зломів тенденції, ні аномальних спостережень. На графіку простежується явне зростання, сезонні коливання візуально помітні, але підлягають подальшому дослідженню. Динамічні характеристики розглянутого показника розраховуються за формулами:
Таблиця 2.1
Формули для розрахунку динамічних характеристик
В
Їх значення наведені в таблиці 2.2.
Таблиця 2.2
Вихідні дані і динамічні характеристики
t, кварталyt пдв, млн. руб.ПріростТемп ростаТемп
Поряд з графіком, розрахункові дані не тільки підтверджують висхідну тенденцію досліджуваного показника, а й кількісно оцінюють її. В середньому за квартал надходження до бюджету за статтею В«ПДВВ» збільшуються на 5509,31 млн. крб. (Середній приріст), середній темп зростання більше 100% і дорівнює 105,80%, середній темп приросту дорівнює 5,80%, все це свідчить про активне зростання аналізованого показника. br/>
.2 Моделювання розвитку досліджуваного показника
Метою дослідження є виявлення і моделювання основних закономірностей розвитку та побудова прогнозу. Для вивчення наявної сукупності застосуємо основні підходи до аналізу часових рядів. p align="justify"> Ряд поквартальних значень надходжень від стягнення ПДВ за 2007 -2009 рр.. відноситься до категорії нестаціонарних часових рядів, тому що коливання відбуваються відносно середнього рівня, який з часом змінюється під впливом різних факторів.
З малюнка 2.1 видно, що серед факторів, що формують розглянутий ряд, присутній основна тенденція (тренд), деяка сезонна компонента і випадкова складова, яка обумовить стохастичну природу часового ряду.
Для того щоб охарактеризувати часовий ряд, розрахуємо його математичного сподівання і дисперсію, які дорівнюють відповідно
Т = 104273,28;? 2 = 441012697 , 05.
При вивченні наявного часового ряду будемо застосовувати аддитивную модель його структури, тому що з рисунка 2.1 видно, що розмах сезонних коливань з часом практично не змінюється.
Аддитивна модель включає в себе суму:
у = ...
