Бесплатная горячая линия

8 800 700-88-16
Главная - Другое - Расчет коэффициента вариации

Расчет коэффициента вариации

Расчет коэффициента вариации

Коэффициент осцилляции

Еще один показатель разброса данных на сегодня – коэффициент осцилляции. Это соотношение размаха вариации (разницы между максимальным и минимальным значением) к средней. Готовой формулы Excel нет, поэтому придется скомпоновать три функции: МАКС, МИН, СРЗНАЧ.

показывает степень размаха вариации относительно средней, что также можно использовать для сравнения различных наборов данных.Таким образом, в статистическом анализе существует система показателей, отражающих разброс или однородность данных. Ниже видео о том, как посчитать коэффициент вариации, дисперсию, стандартное (среднеквадратичное) отклонение и другие показатели вариации в Excel.

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Теперь у нас имеются все необходимые данные для того, чтобы непосредственно рассчитать сам коэффициент вариации.

  • Как видим, результат расчета выведен на экран.
  • Снова возвращаемся к ячейке для вывода результата. Активируем её двойным щелчком левой кнопки мыши. Ставим в ней знак «=». Выделяем элемент, в котором расположен итог вычисления стандартного отклонения. Кликаем по кнопке «разделить» (/) на клавиатуре. Далее выделяем ячейку, в которой располагается среднее арифметическое заданного числового ряда. Для того, чтобы произвести расчет и вывести значение, щёлкаем по кнопке Enter на клавиатуре.
  • Выделяем ячейку, в которую будет выводиться результат. Прежде всего, нужно учесть, что коэффициент вариации является процентным значением. В связи с этим следует поменять формат ячейки на соответствующий. Это можно сделать после её выделения, находясь во вкладке «Главная». Кликаем по полю формата на ленте в блоке инструментов «Число». Из раскрывшегося списка вариантов выбираем «Процентный». После этих действий формат у элемента будет соответствующий.

Таким образом мы произвели вычисление коэффициента вариации, ссылаясь на ячейки, в которых уже были рассчитаны стандартное отклонение и среднее арифметическое.

Но можно поступить и несколько по-иному, не рассчитывая отдельно данные значения.

  • После этого, чтобы рассчитать значение и показать результат на экране монитора, щелкаем по кнопке Enter.
  • Выделяем предварительно отформатированную под процентный формат ячейку, в которой будет выведен результат. Прописываем в ней формулу по типу: = СТАНДОТКЛОН.В(диапазон_значений)/СРЗНАЧ(диапазон_значений) Вместо наименования «Диапазон значений» вставляем реальные координаты области, в которой размещен исследуемый числовой ряд. Это можно сделать простым выделением данного диапазона. Вместо оператора СТАНДОТКЛОН.В, если пользователь считает нужным, можно применять функцию СТАНДОТКЛОН.Г.

Существует условное разграничение.

Считается, что если показатель коэффициента вариации менее 33%, то совокупность чисел однородная. В обратном случае её принято характеризовать, как неоднородную.

Как видим, программа Эксель позволяет значительно упростить расчет такого сложного статистического вычисления, как поиск коэффициента вариации. К сожалению, в приложении пока не существует функции, которая высчитывала бы этот показатель в одно действие, но при помощи операторов СТАНДОТКЛОН и СРЗНАЧ эта задача очень упрощается. Таким образом, в Excel её может выполнить даже человек, который не имеет высокого уровня знаний связанных со статистическими закономерностями.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях. Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Анализ

Рассмотрим эксцесс, — статистическую меру, характеризующую вершину распределения, и используемую для оценки частоты и вероятности экстремальных финансовых результатов и в управлении финансовыми рисками, — в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

fin-accounting 7 июня 2020 CFA — Эксцесс в распределениях доходности

Как использовать калькулятор

Чтобы рассчитать НМЦК по 44 ФЗ в калькуляторе онлайн, понадобится получить минимум три ценовых предложения от потенциальных поставщиков. Для этого заказчики рассылают запросы на коммерческие предложения, в которых описывают, какие ТРУ и в каком объеме планируют закупить.

В ответ организации присылают коммерческие предложения с актуальной информацией. Возьмите оттуда:

  1. расценки за единицу ТРУ;
  2. количество.

Для наглядности рассмотрим пример: заказчик хочет закупить 3 банки краски и 1 кисть для малярных работ.

Ему прислали коммерческие предложения: Поставщик Стоимость за 1 банку краски, рублей Стоимость за 1 кисть, рублей За весь заказ, рублей № 1 1000 200 3200 № 2 1100 150 3450 № 3 950 175 3025 Считаем с помощью калькулятора. Шаг 1. Ввести стоимость первого ТРУ.

Для этого заполните поля первой строки калькулятора расчета начальной максимальной цены контракта 44 ФЗ.

Понадобится последовательно ввести расценки за один и тот же товар от каждого поставщика. Шаг 2. Если необходимо добавить расценки по дополнительному КП, нажмите на кнопку калькулятора «Добавить поставщика».

Шаг 3. Введите в калькулятор количество ТРУ.

В нашем примере — 3 банки краски. Шаг 4. Чтобы добавить второй ТРУ, нажмите на кнопку калькулятора «Добавить позицию».

Шаг 5. Заполните поля калькулятора так же, как и для первого товара (шаги 1-3). Шаг 6. Когда все готово, нажмите «Рассчитать». Онлайн-калькулятор НМЦК по 44 ФЗ бесплатно определит НМЦК, по которой проводить закупку, а дополнительно — среднюю стоимость каждой позиции.

Если в КП указаны цены за весь заказ, используйте их.

Для этого понадобится заполнить только одну позицию, указав стоимость всего заказа, а количество ТРУ — 1 штука. Онлайн-калькулятор расчета НМЦК по 223 ФЗ работает по тем же формулам, поэтому используйте наш сервис для расчетов.

Пример использования коэффициента вариации для выбора объекта инвестиций

Рассмотрим инвестора не склонного к риску, который хочет инвестировать в биржевой фонд (ETF) состоящий из корзины ценных бумаг отслеживающей индекс широкого рынка.

Инвестор выбирает SPDR S&P 500 ETF, Invesco QQQ ETF и iShares Russell 2000 ETF. Затем он анализирует доходность и волатильность выбранных ETF за последние 15 лет и предполагает, что в будущем они могут иметь аналогичную доходность в отношении к своим долгосрочным средним значениям.

Для принятия решения инвестором используется следующая 15-летняя историческая информация:

  1. SPDR S&P 500 ETF имеет среднюю годовую доходность 5,47% и стандартное отклонение 14,68%. Коэффициент вариации SPDR S&P 500 ETF составляет 2,68;
  2. iShares Russell 2000 ETF имеет среднюю годовую доходность 7,16% и стандартное отклонение 19,46%. Коэффициент вариации IWM равен 2,72.
  3. Средняя годовая доходность Invesco QQQ ETF составляет 6,88%, а стандартное отклонение-21,31%. Коэффициент вариации QQQ равен 3,09;

Исходя из этих данных, инвестор может инвестировать либо в SPDR S&P 500 ETF, либо в iShares Russell 2000 ETF, так как соотношение риска и вознаграждения для них является сравнительно одинаковым.

А для Invesco QQQ ETF соотношение риск-доходность, как видите, будет несколько хуже.
Понравилась статья? Сохраните ссылку на неё у себя в соцсетях:

Импортировать данныеОшибка импорта

ДанныеДля разделения полей можно использовать один из этих символов: Tab, «;» или «,» Пример: -50.5;50Загрузить данные из csv файла

  1. Drag files here
  2. Выбрать
  3. backup

Импортировать Назад Отменить Точность вычисленияЗнаков после запятой: 2РассчитатьСреднее арифметическое Размах вариации Среднее линейное отклонение Дисперсия Среднее квадратическое отклонение Коэффициент осцилляции (проценты) Относительное линейное отклонение (проценты) Коэффициент вариации (проценты) save Сохранить extension Виджет Вариация — это различие индивидуальных значений какого-либо признака внутри изучаемой совокупности.

Ну, например, есть класс учеников — изучаемая совокупность, у них есть, скажем, годовая оценка по русскому языку. У кого-то она «5», у кого-то «4» ну и так далее. Набор этих оценок по всему классу, вместе с их частотой (т. е. встречаемостью, скажем, у 10 человек – «5», у 7 человек – «4», у 5 человек – «3») и есть вариация, по которой можно рассчитать массу показателей.

е. встречаемостью, скажем, у 10 человек – «5», у 7 человек – «4», у 5 человек – «3») и есть вариация, по которой можно рассчитать массу показателей.

Этим мы сейчас и займемся.

Как рассчитать коэффициент вариации в Excel

Коэффициент вариации = отношение стандартного отклонения к среднему В Excel коэффициент вариации можно рассчитать с помощью следующей формулы: =СТАНДОТКЛОНПА(ссылка на ряд)/(СУММ(ссылка на ряд)/СЧЁТЕСЛИ(ссылка на ряд;»>0″)) где

  1. (СУММ(J6:M6)/СЧЁТЕСЛИ(J6:M6;»>0″)) — среднее за анализируемый период;
  2. СТАНДОТКЛОНПА(J6:M6) — формула для расчета значения стандартного отклонения в Excel за анализируемый период;

Вводим формулу в ячейку, получаем расчет коэффициента вариации Протягиваем формулу на весь массив данных.

Как рассчитать коэффициент вариации

5 декабря 2011 Автор КакПросто! При изучении вариации – различий индивидуальных значений признака у единиц изучаемой совокупности – рассчитывают ряд абсолютных и относительных показателей.

На практике наибольшее применение среди относительных показателей нашел коэффициент вариации. Статьи по теме:

Вопрос «Как определить объем трубы?Если ее длина 200м а диаметр 65мм.» — 4 ответа Инструкция 1 Для того чтобы найти коэффициент вариации, используйте следующую формулу:V=σ/Хср, гдеσ — среднее квадратическое отклонение, Хср – средняя арифметическая вариационного ряда.

2 Учтите, что коэффициент вариации на практике используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Если данный показатель не превышает 0,333, или 33,3%, вариация признака считается слабой, а если больше 0,333 — сильной. В случае сильной вариации изучаемая статистическая совокупность считается неоднородной, а средняя величина – нетипичной, поэтому ее нельзя использовать как обобщающий показатель этой совокупности.

Нижним пределом коэффициента вариации считается ноль, верхнего предела не существует. Однако вместе с увеличением вариации признака увеличивается и его значения.

3 При расчете коэффициента вариации вам придется использовать среднее квадратическое отклонение. Оно определяется как квадратный корень из дисперсии, которую в свою очередь вы можете найти следующим образом: Д = Σ(Х-Хср)^2/N.

Иными словами дисперсия – это средний квадрат отклонения от среднего арифметического значения. Среднее квадратическое отклонение определяет, насколько в среднем отклоняются конкретные показатели ряда от их среднего значения. Оно является абсолютной мерой колеблемости признака, а потому четко интерпретируется.

4 Рассмотрите пример расчета коэффициента вариации.

Расход сырья на единицу продукции, произведенной по первой технологии, составляет Хср=10 кг, при среднем квадратическом отклонении σ1=4, по второй технологии – Хср=6 кг при σ2= 3. При сравнении среднего квадратического отклонения можно сделать неверный вывод о том, что вариация расхода сырья по первой технологии интенсивнее, чем по второй.

Коэффициенты вариации V1=0,4 или 40% и V2=0,5 или 50% позволяют сделать противоположный вывод.

Видео по теме Источники:

  1. что такое коэффициент вариации

Совет полезен? Да Нет Статьи по теме:

Похожие советы

Показать еще

Расчет начальной (максимальной) цены контракта методом сопоставимых рыночных цен (анализа рынка)

При расчете НМЦК лучше использовать только целые значения, т.к.

данный калькулятор при расчете округляет числа до целых значений (если числа содержат десятичную часть, то советуем Вам перевести их на два разряда вперед) Цена {{ i + 1 }}

  1. Расчитать
  2. Добавить цену
  3. Сбросить

{{ message }} Х — Средняя цена за единицу товара, работы, услуги (НМЦК) Д — Среднее квадратическое отклонение V — Коэффициент вариации цены Значение НМЦК устанавливается на момент проведения расчетов. Расчет осуществляется в следующее порядке: Где X – средняя арифметическая величина, x1, x2, x3, xn — цены на товары, работы, услуги различных поставщиков (подрядчиков, исполнителей), n — количество поставщиков, цены которых использовались при расчете Для объективной характеристики анализируемой совокупности цен на товары, работы, услуги и оценки НМЦК дополнительно определяется коэффициент вариации цены, характеризующий однородность совокупности цен по следующей формуле: Где: V — коэффициент вариации цены, Д — среднее квадратическое отклонение, X — средняя арифметическая величина.

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии (отклонение вариантов значений признака от средней величины): Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений.

Если коэффициент вариации меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и меньше 33% к значительной и если коэффициент вариации превышает 33%, то это говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений Заказать звонок АО «Центр развития закупок РТ» 2018 (с) Все права защищены Сайт разработан студией — совместно с Отправляя сообщение, Вы соглашаетесь на обработку персональных данных Отправить Заказать звонок Спасибо! Ваша заявка принята

1) Размах вариации

(9.1 ) – размах вариации 2) Среднее линейное отклонение исчисляют для того, чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений:

(9.2) – среднее линейное отклонение для несгруппированных данных

(9.3) – среднее линейное отклонение для вариационного ряда где –

абсолютные значения отклонений отдельных вариантов xi от средней арифметической ; fi – частота.

3. Дисперсия – это средняя арифметическая квадратов отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической:

(9.4) – дисперсия 4.

Среднее квадратическое отклонение – корень квадратный из дисперсии:

(9.5) – среднее квадратическое отклонение для несгруппированных данных

(9.6)- среднее квадратическое отклонение для вариационного ряда !!!В отличие от дисперсии среднее квадратическое отклонение является абсолютной мерой вариации признака в совокупности и выражается в единицах измерения варьирующего признака (руб., тыс., млн и т.д.).!!!

5. Коэффициент вариации – используется для сравнительной оценки вариации, а также для характеристики однородности совокупности:

(9.7) – коэффициент вариации Пример.

Для иллюстрации расчетов воспользуемся данными нижеприведенной табл. 9.1: Таблица 9.1 ‑ Данные о продаже основных марок холодильников: Модель Цена ( $ ) Объем продаж (шт.) xifi 1 Siemens 1000 30 30000 2 Bosch 800 26 20800 3 AEG Santo 900 24 21600 4 Miele KF 1200 30 36000 5 Gorenje 870 20 17400 6 Haier 570 23 13110 7 Samsung 760 30 22800 8 Zanussi 700 20 14000 9 Daewoo 460 20 9200 10 Beko 650 25 16250 11 Candy 480 20 9600 10 Whirpool 470 21 9870 ИТОГО 8860 289 220630 Рассчитаем размах вариации.

R= 1200-460=740$ Пример вычисления размаха вариации Размах вариации служит незаменимой мерой разброса экстремальных значений признака.

Кроме характеристики границ разброса признака, размах вариации может быть использован для выявления ошибок. При наличии очень больших (или очень малых) ошибочно записанных значений признака размах вариации сразу резко возрастает, что требует проверки и корректировки исходных данных.

Недостатком данного показателя является то, что он оценивает только границы варьирующего признака и не отражает его колеблемость внутри этих границ.

Вследствие этого размах вариации может неправильно характеризовать общую колеблемость признака.

Этого недостатка лишен другой показатель – дисперсия, рассчитываемый как средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины. Между индиви­дуальными отклонениями от средней и колеблемостью признака существует прямая зави­симость: чем сильнее колеблемость признака, тем больше отклонения его значений от средней величины и менее устойчив изучаемый показатель.

Как и средняя величина этот показатель может быть рассчитан в двух формах: взвешенной и невзвешенной По приведенным выше данным определим средневзвешенную цену холодильника:

Пример вычисления средней арифметической взвешенной Далее рассчитаем дисперсию:

Пример вычисления дисперсии !!!Следует отметить, что дисперсия еще не дает представления об однородности со­вокупности, и этому показателю трудно дать экономическую интерпретацию, т.к.

он рас­считан в квадратных единицах. Поэтому следующим шагом в исследовании однородности совокупности является расчет среднего квадратического отклонения, показывающего, на­сколько в среднем отклоняются конкретные варианты признака от его среднего значения. Оно определяется как квадратный корень из дисперсии и имеет ту же размерность что и изучаемый признак.!!!

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение

Пример вычисления среднего квадратического отклонения Вывод: Таким образом, цена каждой марки холодильника отклоняется от средней цены в среднем на 271,1 $ Рассмотренные показатели позволяют получить абсолютное значение вариации признака.

Однако для сравнения разных совокупностей с точки зрения устойчивости ка­кого-либо одного признака или для определения однородности совокупности рассчиты­вают относительные показатели.

Эти показатели вычисляются как отношение размаха вариации, среднего линейно­го отклонения или среднего квадратического отклонения к средней арифметической или медиане. Чаще всего эти показатели выражаются в процентах.
Определим значение показателя вариации по вышеприведенным данным таблицы

Пример вычисления показателя вариации Совокупность считается однородной, если V не превышает 33%.

Если V<10% вариация признака> 10% <><25% – вариация> V>25% – вариация сильная.

Вывод: Рассчитанная величина свидетельствует о неоднородности цен на холодильники, т.к. однородной совокупность считается, если коэффициент вариации меньше 33% (для распределений близких к нормальному). !! Следует отметить, что коэффициент вариации может быть более 100%, что, в част­ности, может быть при наличии значений сильно отличающихся от средней величины.
!! Следует отметить, что коэффициент вариации может быть более 100%, что, в част­ности, может быть при наличии значений сильно отличающихся от средней величины.

Такой результат означает, что в исследуемой совокупности сильна вариация признаков по отношению к средней величине. Изучая вариацию интересующего нас признака в пределах исследуемой совокупно­сти и опираясь на общую среднюю в расчетах, трудно оценить степень воздействия на него какого-либо отдельного признака.

При проведении такого анализа исходная совокупность должна представлять собой множество единиц, каждая из которых характеризуется двумя признаками – факторным (оказывающим влияние на взаимосвязанный с ним признак) и результативным (подвер­женным влиянию).

Для выявления взаимосвязи исходная совокупность делится по факторному признаку на группы. Выводы о степени взаимосвязи базируются на анализе вариации резуль­тативного признака.

Если статистическая совокупность разбита на группы по какому-либо признаку, то для оценки влияния различных факторов, определяющих вариацию индиви­дуальных значений признака, используют правило сложения дисперсий. Общая дисперсия представляет собой сумму средней из виутригрупповой и меж­групповой и дисперсий:

(9.8) – общая дисперсия где: Общая дисперсия характеризует вариацию признака по всей совокупности как ре­зультат влияния всех факторов, определяющих индивидуальные различия единиц сово­купности.

(9.9) где: Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию, обусловленную влиянием фактора, положенного в основу группировки.

(9.10) – межгрупповая дисперсия где: Средняя из внутригрупповых дисперсий отражает ту часть вариации результа­тивного признака, которая обусловлена действием всех прочих неучтенных факторов, кроме фактора, по которому осуществлялась группировка. Другими словами внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию.

Внутригрупповая дисперсия рас­считывается отдельно по каждой j-ой группе.

(9.11) – внутригрупповая дисперсия где: Для всех групп в целом вычисляется средняя из внутригрупповых дисперсий, взвешенных на частоты соответствующих групп по формуле:

(9.12) – средняя из внутригрупповых дисперсий Взаимосвязь между тремя видами дисперсий получила название правила сложения дисперсий.

Таким образом, зная два вида дисперсий всегда можно определить третий:

(9.13) – правило сложения дисперсий Из этого равенства следует, что общая дисперсия, как правило, будет больше средней из групповых дисперсий. Это обусловлено тем, что при расчленении об­щей совокупности единиц на части по какому-либо признаку образуются более или менее однородные группы, в результате чего сокращается колеблемость признаков в пределах каждой группы.

Рекомендуем прочесть:  Быстрый завод двигателя

Это приводит к тому, что средняя из групповых дисперсий оказывается меньше дисперсии признака по всей совокупности единиц, причем разница между этими показателями будет тем больше, чем однороднее получаются группы в результате расчле­нения общей совокупности. Теснота связи между факторным и результативным признаками оценивается на ос­нове эмпирического корреляционного отношения:

(9.14) Данный показатель может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе к 1 будет его величина, тем сильнее взаимосвязь между рассматриваемыми признаками.

Пример. На следующем условном примере исследуем зависимость объема выполненных ра­бот от формы собственности проектно-изыскательских организаций. Таблица 9.2. Выполнение работ проектно-изыскательскими организациями разной формы собственности Форма собственности Количество предприятий Объем выполненных работ (млн. руб.) Итого Государственная 4 10,30,20,40 100 Негосударственная 6 20, 40, 60, 20, 50, 50 240 Итого 10 340 Решение: 1) Определим средний объем работ для предприятий двух форм собственности.

2) Определим средний объем работ для каждой формы собственности. 3) Рассчитаем общую и внутригрупповые (т.е.

для каждой группы) дисперсии.

4) Определим среднюю из внутригрупповых и межгрупповую дисперсию. Для этого полученные ранее данные заносятся в таблицу расчета. Таблица 9.3. – Вспомогательная таблица Форма собственности Число предприятий Средняя по группе Внутригрупповые дисперсии Государственная 4 25 125 Негосударственная 6 40 233 Итого 10 Пример.

Средняя из внутригрупповых дисперсий Пример.

Межгрупповая дисперсия На последнем этапе решения задачи необходимо проверить тождество, отражающее закон сложения дисперсий: Проверка закона сложения дисперсий: 54,0+189,8=243,8 Вывод: Таким образом, можно сделать вывод о том, что объем работ, выполненных проектно-изыскательскими организациями на 22% [(54,0/243,8) х 100%] зависит от фак­тора, положенного в основание группировки, т.е. от формы собственности, а на 78% [(189,8/243,8)х100%)] ‑ от прочих факторов. Вывод о том, что объем выполненных работ в гораздо большей степени зависит от каких-либо других факторов, чем от формы собственности предприятий подтверждается и величиной эмпирического корреляционного отношения: Вывод: Величина этого показателя свидетельствует о том, что зависимость объема работ от формы собственности предприятия невелика Контрольные задания

  • Распределение студентов одного из факультетов по возрасту характеризуется следующими данными:

Возраст студентов, лет 17 18 19 20 21 22 23 24 Всего Число студентов 20 80 90 110 130 170 90 60 750 Вычислить: а) размах вариации; б)среднее линейное отклонение; в) дисперсию; г) среднее квадратическое отклонение; относительные показатели вариации возраста студентов.

2. По данным статистических ежегодников постройте таблицу с рядом показателей и определите показатели вариации: а) размах; б) среднее линейное отклонение; в) среднее квадратическое отклонение; г) коэффициент вариации. Оцените количественную однородность совокупности. Оценка статьи:

(47 оценок, среднее: 4,98 из 5)

Загрузка.

Поделиться с друзьями: Твитнуть Поделиться Поделиться Отправить Класснуть

Применение XYZ анализа при подготовке данных к прогнозу

Работая с большим массивом данных при подготовке данных к прогнозу, необходим индикатор, который будет подсказывать, на какие временные ряды в первую очередь стоит обратить внимание.

В качестве индикатора вы можете использовать «коэффициент вариации» или XYZ анализ. Если коэффициент вариации больше 10 — 25% или для Y и Z рядов, то изучаем данные (например, продажи товара по месяцам в разрезе направлений продаж) и определяем факторы, повлиявшие на отклонение. Добавляем фильтр на столбец XYZ анализ и анализируем ряды.

Сначала отфильтруем ряды с коэффициентом вариации больше 25% или Z

Изучаем ряды с большими отклонениями фактических данных за последние 4-5 месяцев. Определяем причины провалов или резких подъёмов продаж. Готовим данные для прогноза. Очищаем данные от влияния случайных факторов или корректируем дефицит.

Также, если в ряду большая неоднородность, то имеет смысл группировать временной ряд.

Например,

  1. Продажи по товарам свернуть до товарных групп.
  2. Неоднородные продажи по месяцам свернуть до продаж по кварталам,
  3. Продажи по неделям свернуть до продаж по месяцам,

Сделать прогноз по однородной группе более высокого уровня, а затем распределить пропорционально логики внутри группы. О том, как сгруппировать временной ряд, читайте статью Затем выделяем ряды с коэффициентом вариации Y Аналогично просматриваем каждый ряд, и в случае, если замечаете нестандартное поведение ряда, выявляете причины и в случае необходимости очищаете данные.

Рекомендуем создать список факторов (например, акции по стимулированию сбыта, отсутствие товара на складе, спец клиенты.), и для каждого из факторов определить показатель, который вычитаем или прибавляем к данным для прогноза. После того, как данные очищены от факторов, которые в будущем не повторятся и подготовлены для прогноза, мы рассчитываем прогноз продаж.

Теперь при расчете прогноза на большом количестве временных рядов, вы можете придерживаться следующей схемы:

  • Учитываем дополнительные факторы в прогнозе;
  • Делаем XYZ анализ;
  • Строим прогноз;
  • Рассчитываем коэффициент вариации;
  • Готовим данные для прогноза (очищаем от случайных факторов или группируем временные ряды);

Абсолютные показатели

  • Среднее линейное отклонение — среднее арифметическое отклонение индивидуальных значений от средней.

    , где

    — частота появления

    значения.

  • Размах вариации — разность между максимальным и минимальным значениями признака

Если индивидуальных значений слишком много, для упрощения расчетов данные могут группировать, т. е. объединять в интервалы. Тогда имеет смысл середины i-го интервала, или среднего значения признака на i-том интервале

  • Дисперсия — средняя из квадратов отклонений значений признаков от средней.

Дисперсию также можно рассчитать и таким способом:

, где

  • Среднее квадратическое отклонение —

    , корень из дисперсии.

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

Стандартное отклонение, или, как его называют по-другому, среднеквадратичное отклонение, представляет собой квадратный корень из .

Для расчета стандартного отклонения используется функция СТАНДОТКЛОН. Начиная с версии Excel 2010 она разделена, в зависимости от того, по генеральной совокупности происходит вычисление или по выборке, на два отдельных варианта: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В. Синтаксис данных функций выглядит соответствующим образом: = СТАНДОТКЛОН(Число1;Число2;…) = СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…) = СТАНДОТКЛОН.В(Число1;Число2;…)

  • Для того, чтобы рассчитать стандартное отклонение, выделяем любую свободную ячейку на листе, которая удобна вам для того, чтобы выводить в неё результаты расчетов. Щелкаем по кнопке «Вставить функцию». Она имеет внешний вид пиктограммы и расположена слева от строки формул.
  • Выполняется активация Мастера функций, который запускается в виде отдельного окна с перечнем аргументов. Переходим в категорию «Статистические» или «Полный алфавитный перечень». Выбираем наименование «СТАНДОТКЛОН.Г» или «СТАНДОТКЛОН.В», в зависимости от того, по генеральной совокупности или по выборке следует произвести расчет. Жмем на кнопку «OK».
  • В предварительно выделенной ячейке отображается итог расчета выбранного вида стандартного отклонения.
  • Открывается окно аргументов данной функции. Оно может иметь от 1 до 255 полей, в которых могут содержаться, как конкретные числа, так и ссылки на ячейки или диапазоны. Ставим курсор в поле «Число1». Мышью выделяем на листе тот диапазон значений, который нужно обработать. Если таких областей несколько и они не смежные между собой, то координаты следующей указываем в поле «Число2» и т.д. Когда все нужные данные введены, жмем на кнопку «OK»

Урок:

Свойства дисперсии

Свойство 1.

Дисперсия постоянной величины A равна 0 (нулю).D(A) = 0Свойство 2. Если случайную величину умножить на постоянную А, то дисперсия этой случайной величины увеличится в А2 раз.

Другими словами, постоянный множитель можно вынести за знак дисперсии, возведя его в квадрат.D(AX) = А2 D(X)Свойство 3. Если к случайной величине добавить (или отнять) постоянную А, то дисперсия останется неизменной.D(A + X) = D(X)Свойство 4. Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их суммы равна сумме их дисперсий.D(X+Y) = D(X) + D(Y)Свойство 5.

Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их разницы также равна сумме дисперсий.D(X-Y) = D(X) + D(Y)

Понимание коэффициента вариации

Коэффициент вариации показывает степень изменчивости некоторой выборки данных по отношению к среднему их значению. В финансах данный коэффициент позволяет инвесторам определить, насколько велика волатильность, или риск, по сравнению с величиной ожидаемой прибыли от инвестиций.

Чем меньше значение CV, тем лучший компромисс наблюдается между риском и доходностью. Обратите внимание, что если ожидаемая доходность в знаменателе отрицательна или равна нулю, полученное значение коэффициента может ввести вас в заблуждение. Коэффициент вариации может быть весьма полезен при использовании соотношения риск/прибыль для выбора объекта инвестиций.

Например, инвестор не склонный к риску будет рассматривать активы с исторически низкой степенью волатильности и высокой степенью доходности по отношению к общему рынку (или к отдельной отрасли). И наоборот, инвесторы склонные к риску, будут стремиться инвестировать в активы с исторически высокой степенью волатильности. Формула CV может использоваться для определения дисперсии между исторической средней ценой и текущими показателями цены акции, товара или облигации.

Обычно данный коэффициент используют в таких целях как:

  1. Для сравнения нескольких различных рядов данных или показателей;
  2. Для оценки потенциальных объектов инвестирования;
  3. Для проведения XYZ-анализа.

КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ

  1. В финансах CV позволяет инвесторам определить, насколько велика волатильность, или риск, по сравнению с величиной ожидаемой прибыли от инвестиций;
  2. Чем ниже величина отношения стандартного отклонения к средней доходности,тем лучше соотношение риска и доходности.

  3. CV – это статистическая мера дисперсии в ряду данных вокруг среднего значения;

Как рассчитать НМЦК по формуле Приказа № 567

Вот инструкция, как рассчитать начальную максимальную цену контракта:

  • Пересчитать, если прошло больше полугода от даты получения.
  • Рассчитать НМЦК.
  • Рассчитать их однородность.
  • Получить сведения о расценках на товар.

Формула для калькулятора расчета НМЦК методом сопоставимых рыночных цен указана в п. 3.21 Методических рекомендаций № 567.

Рекомендуем использовать в калькуляторе определения НМЦК по 44 ФЗ минимум три ценовых предложения. Предположим, что закупаем три электрических кухонных плиты.

Последние новости по теме статьи

Важно знать!
  • В связи с частыми изменениями в законодательстве информация порой устаревает быстрее, чем мы успеваем ее обновлять на сайте.
  • Все случаи очень индивидуальны и зависят от множества факторов.
  • Знание базовых основ желательно, но не гарантирует решение именно вашей проблемы.

Поэтому, для вас работают бесплатные эксперты-консультанты!

Расскажите о вашей проблеме, и мы поможем ее решить! Задайте вопрос прямо сейчас!

  • Анонимно
  • Профессионально

Задайте вопрос нашему юристу!

Расскажите о вашей проблеме и мы поможем ее решить!

+