По вариантам представленным в таблице 28 используя эмпирические данные таможенной статистики

Динамика импорта УФО (тыс.долл)
Месяц Январь 2018 Февраль 2018 Март 2018 Апрель 2018 Май 2018 Июнь 2018 Июль 2018 Август 2018 Сентябрь 2018
y 648994,5 867324,7 916124,9 874922,2 923713,3 756820,1 778158,5 820462,7 743218,2
Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019 Февраль 2019 Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019
722356,3 704561,8 774351,3 570407,1 653803,3 697018,8 895442,4 756949,7 877086,5 983608,2
Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019
1135094 857741,5 1043410 983016,7 1003244
Построим график нашего ряда динамики
Важнейшими статистическим показателем анализа динамики является:
1) абсолютный прирост показывающийабсолютное изменение уровня ряда за определенный промежуток времени.
Абсолютный прирост
базисный цепной

где уi – уровень сравниваемого периода; уi-1 – уровень предшествующего периода; у0 – уровень базисного периода.
2) Коэффициент ростапоказывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше (меньше) уровня, с которым производится сравнение. Коэффициент, выраженный в процентах, называется темпом.
Коэффициент роста
базисный цепной

Темп роста
базисный цепной

3) Темп прироста показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше (меньше) уровня, с которым производится сравнение.
Темп прироста
базисный цепной

Коэффициент прироста
базисный цепной

По формулам, приведенным выше, рассчитаем цепные и базисные показатели динамики,
Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 9.
Анализ динамики импорта УФО
Месяц i y , % ,%
янв.18 0 648994,5
фев.18 1 867324,7 218330,2 218330,2 1,34 1,34 134 134
мар.18 2 916124,9 267130,4 48800,2 1,41 1,06 141 106
апр.18 3 874922,2 225927,7 -41202,7 1,35 0,96 135 96
май.18 4 923713,3 274718,8 48791,1 1,42 1,06 142 106
июн.18 5 756820,1 107825,6 -166893 1,17 0,82 117 82
июл.18 6 778158,5 129164 21338,4 1,2 1,03 120 103
авг.18 7 820462,7 171468,2 42304,2 1,26 1,05 126 105
сен.18 8 743218,2 94223,7 -77244,5 1,15 0,91 115 91
окт.18 9 722356,3 73361,8 -20861,9 1,11 0,97 111 97
ноя.18 10 704561,8 55567,3 -17794,5 1,09 0,98 109 98
дек.18 11 774351,3 125356,8 69789,5 1,19 1,1 119 110
янв.19 12 570407,1 -78587,4 -203944 0,88 0,74 88 74
фев.19 13 653803,3 4808,8 83396,2 1,01 1,15 101 115
мар.19 14 697018,8 48024,3 43215,5 1,07 1,07 107 107
апр.19 15 895442,4 246447,9 198423,6 1,38 1,28 138 128
май.19 16 756949,7 107955,2 -138493 1,17 0,85 117 85
июн.19 17 877086,5 228092 120136,8 1,35 1,16 135 116
июл.19 18 983608,2 334613,7 106521,7 1,52 1,12 152 112
авг.19 19 1135094 486099,5 151485,8 1,75 1,15 175 115
сен.19 20 857741,5 208747 -277353 1,32 0,76 132 76
окт.19 21 1043410 394415,5 185668,5 1,61 1,22 161 122
ноя.19 22 983016,7 334022,2 -60393,3 1,51 0,94 151 94
дек.19 23 1003244 354249,5 20227,3 1,55 1,02 155 102
Для интервальных рядов с равными периодами времени средний уровень рассчитывается следующим образом:
, где
у – уровни динамического ряда; n – общая длина временного ряда или общее число равных временных отрезков, каждому из которых соответствует свой уровень уi.
Кроме среднего уровня ряда рассчитываются и другие средние показатели:
среднее абсолютное изменение (средний абсолютный прирост);
среднее относительное изменение (средний темп роста);
средний темп изменения (средний темп прироста).
Каждый из этих показателей может рассчитываться базисным и цепным способом.
Средний абсолютный прирост
базисный цепной
или
По знаку средних абсолютных изменений также судят о характере изменения явления в среднем: рост, спад или стабильность . Очевидно, что среднее абсолютное изменение не зависит от способа расчета (базисный или цепной), и результат получается одинаковый