Читайте также:
|
|
Цель: рассмотреть и изучитьпонятие и виды рядов динамики, показатели динамики и методы выявления тенденций развития общественных явлений.
План:
1. Понятие и виды рядов динамики.
2. Показатели динамики и способы их расчета.
3. Методы выявления тенденции развития.
4. Сглаживание и аналитическое выравнивание ряда динамики.
Ключевые понятия: ряд динамики, уровень, период, периодический ряд, моментный ряд, абсолютный прирост, темп роста, цепной способ, базисный способ.
8.1. Процесс развития социально-экономических явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. В динамическом ряду процесс экономического развития изображается в виде совокупности перерывов непрерывного, позволяющих детально проанализировать особенности развития при помощи характеристик, которые отражают изменение параметров экономической системы во времени.
Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.
Уровни ряда обычно обозначаются через у, моменты или периоды времени, к которым относятся уровни, - через t.
Существуют различные виды рядов динамики. Их можно классифицировать по следующим признакам.
1. В зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных u средних величин.
2. В зависимости оттого, как выражают уровни ряда состояние явления на определенные моменты времени (начало месяца, квартала, года и т.п.) или его величину за определенные интервалы времени (например, за сутки, месяц, год и т.п.), различают соответственно моментные и интервальные ряды динамики.
Уровни интервального ряда динамики абсолютных величин характеризуют собой суммарный итог какого-либо явления за определенный отрезок времени: Они зависят от продолжительности этого периода времени, и поэтому их можно суммировать как не содержащие повторного счета.
Отдельные же уровни моментного ряда динамики абсолютных величин содержат элементы повторного счета, например, число вкладов населения, учитываемых за январь, существуют в настоящее время и являются единицами совокупности и в июне. Все это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов динамики.
3. В зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды динамики с равноотстоящими уровнями и неравноотстоящими уровнями во времени.
Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные промежyтки дат называются равноотстоящими. Если же в рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные промежyтки между датами, то ряды называются неравноотстоящими.
4. В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются на стационарные и нестационарные.
Если математическое ожидание значения признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) постоянны, не зависят от времени, то процесс считается стационарным и ряды динамики также называются стационарными. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, так как содержат основную тенденцию развития, но их можно преобразовать в стационарные путем исключения тенденций.
5. По числу показателей можно выделить изолированные и комплексные (многомерные) ряды динамики. Если ведется анализ во времени одного показателя, то ряд динамики изолированный, В многомерном ряду представлена динамика нескольких показателей, характеризующих одно явление.
Важнейшим условием правильного построения ряда динамики является сопоставимость всех входящих в него уровней. Данное условие решается либо в процессе сбора и обработки данных, либо путем их пересчета.
Проблема сопоставимости данных особенно остро стоит в рядах динамики, потому что они охватывают значительные периоды времени, за которые могли произойти изменения и привести к несопоставимости статистических данных. Рассмотрим основные причины несопоставимости уровней ряда динамики.
Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменения единиц измерения или единиц счета. Нельзя, например, сравнивать и анализировать цифры о производстве тканей, если за одни годы цифры даны в погонных метрах, а за другие - в квадратных метрах.
На сопоставимость уровней ряда динамики непосредственно влияет методология учета или расчета показателей. Например, если в одни годы среднюю урожайность считали с засеянной площади, а в другие - с убранной, то такие уровни будут несопоставимы.
Условием сопоставимости уровней ряда динамики является периодизация динамики. В процессе развития во времени прежде всего происходят количественные изменения явлений, а затем на определенных ступенях совершаются качественные скачки, приводящие к изменению закономерности развития явления. Поэтому научный подход к изучению рядов динамики заключается в том, чтобы ряды, охватывающие большие периоды времени, разбивать на такие, которые бы объединяли лишь однокачественные периоды развития совокупности, характеризующейся одной закономерностью развития.
Процесс выделения однородных этапов развития рядов динамики носит название периодизации динамики. Вопрос о том, какие этапы развития прошло то или иное явление за определенный исторический отрезок времени, решается теорией той науки, к области
которой относится изучаемая совокупность явления.
Необходимость формировать ряды динамики по строго однородным периодам, или этапам, не означает отрицания возможности построения и изучения рядов динамики, охватывающих длительные исторические отрезки времени, включающие различные этапы развития явления. Нужно помнить, что само понятие однородности периодов, весьма относительно, оно зависит от уровня абстракции, принятой в исследовании. Например, весь советский период развития Казахстана, несомненно, является особым однородным периодом, кардинально отличающимся от предыдущего развития нашей страны. Внутри советского периода, в свою очередь, можно выделить более короткие, однородные в определенном отношении интервалы времени - довоенные годы; годы Великой Отечественной войны, послевоенные годы восстановления народного хозяйства и т.д. Если ряды динамики не готовятся непосредственно для анализа, а играют чисто информационную роль, они могут быть непериодизированы.
Важно также, чтобы в ряду динамики интервалы, или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый экономический смысл. Скажем, при изучении роста поголовья скота бессмысленно сравнивать цифры поголовья по состоянию на 1 октября и на 1 января, так как первая цифра включает не только скот, оставшийся на зимов ку, но и предназначенный к убою, а вторая цифра включает только скот, оставленный на зимовку.
Условием сравнимости уровней интервального ряда является наличие равных интервалов, по которым даны уровни. Совершенно очевидно, что нельзя сравнивать квартальную продукцию с годовой. Уровни ряда динамики могут оказаться несопоставимыми по кругу охватываемых объектов вследствие перехода ряда объектов из одного подчинения в другое.
Hecoпocтaвuмocть уровней ряда может возникнуть вследствие и зменения территориальных границ областей, районов и т.д. при этом, говоря об изменении территории, к которой относятся уровни ряда за разное время, следует иметь в виду, что вопрос о сопоставимости или несопоставимости при изменении территории решается по-разному, в зависимости от цели исследования. Если, например, ставится задача показать изменение численности населения или объема промышленного производства в связи с изменением административно-территориальных границ области или района, то не только можно, но и нужно сопоставлять данные в фактических границах этой области или района. Если же изучаются показатели темпов естественного прироста населения или темпов развития промышленности, то, очевидно, сравниваемые показатели должны относиться к одним и тем же территориальным границам. Аналогичные проблемы возникают при анализе отдельных городов и даже государства в целом, если меняются административно-территориальные границы.
Следовательно, прежде чем анализировать динамический ряд, надо, исходя из цели. исследования, убедиться в сопоставимости уровней ряда и при отсутствии последней добиваться ее, пользуясь дополнительными расчетами.
Приведение уровней ряда сопоставимомувиду осуществляется методом смыкания рядов динамики. Под смыканием понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методологии или разным территориальным границам. Для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов (переходного) имелись данные, исчисленные по разной методологии (или в разных границах). Другой способ смыкания рядов динамики заключается в том, что уровни года, в котором произошли изменения, как до изменений, так и после изменений (в старой и новой методике) принимаются за 100%, а остальные пересчитываются в процентах по отношению к этим уровням соответственно. В результате получаем сомкнутый ряд динамики.
Приведение рядов динамики к одному основанию. Та же пpоблема приведения к сопоставимому виду возникает и при параллельном анализе развития во времени экономических показателей отдельных стран, административных и территориальных районов. Это, во-первых, вопрос о сопоставимости цен сравниваемых стран, во-вторых, о сопоставимости методики расчета сравниваемых показателей. В таких случаях ряды динамики приводятся к одному основанию, т.е. к одному и тому же периоду или моменту времени, уровень которого принимается за базу сравнения, а все остальные уровни выражаются в виде коэффициентов или в процентах по отношению к нему.
В относительных величинах, выраженных в базисных темпах роста по каждой стране, несопоставимость уровней рядов динамики нивелируется. Различный характер развития выступает более наглядно.
Коэффициент опережения (замедления). Чтобы ответить на вопрос, во сколько раз число построенных квартир больше в Казахстане по сравнению с Узбекистаном, необходимо сравнить базисные коэффициенты роста за изучаемый период, т.е. вычислить коэффициент опережения (замедления) - Ко:
Ко = Т2 гдe (T2 > Т1),
Т1
или
Ко = Т1 гдe (T1 > Т2),
Т2
Эту формулу удобнее применять в том случае, когда ряд представляет постоянное повышение. Для рядов, где нет ярко выраженной тенденции к росту, удобнее за основание к приведению рядов брать средние показатели рядов динамики, в частности, средние темпы роста:
Ко = Т2¯ или Ко = Т1¯
Т1¯ Т2¯
8.2. Средние обобщающие показатели ряда динамики. Средний уровень ряда динамики (у) рассчитывается по средней хронологической. Средней хронологической называется средняя, исчисленная из значений, изменяющихся во времени. Такие средние обобщают хронологическую вариацию. В хронологической средней отражается совокупность тех условий, в которых развивалось изучаемое явление в данном промежутке времени.
Методы расчета среднего уровня интервального и моментнoгo рядов динамики различны. для интервальных рядов с равноотстоящими уровнями средний уровень находится по формуле средней арифметической простой, а для неравноотстоящих уровней - по средней арифметической взвешенной:
у¯ = å уi
n
у¯ = å уi* ti
å ti
где уi - уровень ряда динамики;
п - число уровней;
ti - длительность интервала времени между уровнями.
Средний уровень моментного ряда динамики так исчислять нельзя, как отдельные уровни содержат элементы повторного счета. Средний уровень моментного равностоящего ряда динамики находится по формуле средней хронологической простой:
у 1+у2 + у2+у3 + у3+у4 + … + уп-1+уп
у¯ = 2 2 2 2
п-1
Средний уровень моментных рядов динамики с неравноотстоящими уровнями определяется по формуле средней хронологической взвешенной:
(у1+у2)*t1 + (у2+у3)*t2 + … + (уп-1+уп)*tn-1 = å(yi+yi+1)*t1
у¯ = 2*(t1+t2+t3+…+tn-1) 2*åti
Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью аналитических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней ряда динамики между собой. К таким показателям относятся: абсолютный прирост, темп роста и прироста, абсолютное значение 1 % прироста. При этом принято сравниваемый уровень называть отчетным, а уровень, с которым производят сравнение, - базисным.
Показатели абсолютной скорости и интенсивности рядов динамики
1 Абсолютные
1.1 Абсолютный прирост
1.2 Абсолютное ускорение
1.3 Абсолютное значение 1 % прироста
О тносительные
2.1 Темп роста
2.1 Темп прироста
2.3 Относительное ускорение
3 Обобщающие
3.1 Средний абсолютный прирост
3.2 Средний темп роста
3.3 Средний темп прироста
1.1 Абсолютный прирост (∆y) характеризует размер увеличения (или уменьшения) уровня ряда за определенный промежуток времени. Он равен разности двух сравниваемых уровней и выражает абсолютную скорость роста:
∆уi = yi- y i-k
где I = 1, 2,3 …..п
Если k = 1, то уровень y i-k является предыдущим для данного ряда, а абсолютные приросты изменения уровня будут цепными. Если же k постоянно для данного ряда, то абсолютные приросты будут базисными.
Интенсивность изменения уровня оценивается отношением отчетного уровня к базисному, которое всегда представляет собой положительное число.
1.2 Абсолютным ускорением в статистике называется разность между последующим и предыдущим абсолютными приростами (∆, = ∆уi - ∆уi-1). Ускорение показывает, насколько данная скорость больше (меньше) предыдущей.
Таким образом, абсолютное ускорение есть скорость изменения скорости. Оно может быть положительным и отрицательным числом.
1.3. В статистической практике часто вместо расчета и анализа темпов роста и прироста рассматривают абсолютное значение одного процента прироста. Оно представляет собой одну сотую часть базисного уровня и в то же время - отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста:
│%│= ∆ i/ i -1 = yi- y i- 1 = y i- 1 = 0,01* y i-1
Тпр i/i-1 yi- y i- 1 * 100 100
y i-1
где │%│- обозначение абсолютного значения 1 % прироста.
Абсолютное значение 1 % прироста служит косвенной мерой базисного уровня и вместе с темпом прироста позволяет рассчитать абсолютный прирост уровня за рассматриваемый период, т.е. он показывает, сколько абсолютных единиц приходится на 1% прироста (уменьшения).
2.1 Показатель интенсивности изменения уровня ряда в зависимости оттого, выражается ли он в виде коэффициента или в процентах, принято называть коэффициентом роста или темпом роста. Иными словами, коэффициент роста и темп роста представляют собой две формы выражения интенсивности изменения уровня. Однако необходимо отметить, что не нужно пользоваться одновременно двумя формами, которые по существу идентичны. Разница между ними заключается только в единице измерения.
Коэффициент роста показывает, во сколько раз данный уровень ряда больше базисного уровня (если этот коэффициент больше единицы) или какую часть базисного уровня составляет уровень текущего периода за некоторый промежуток времени (если он меньше единицы). В качестве базисного уровня в зависимости от цели исследования может приниматься какой-то постоянный для всех уровень (часто начальный уровень ряда) либо для каждого последующего предшествующий ему:
Тр i/1 = y i *100 или Тр i/i-1 = y i *100
y1 y i -1
В первом случае говорят о базисных темпах роста, во втором о цепных темпах роста.
2.2 Наряду с темпом роста можно рассчитать показатель темпа прироста, характеризующий относительную скорость изменения уровня ряда в единицу времени. Темп прироста показывает, на какую долю (или процент) уровень данного периода или момента времени больше (или меньше) базисного уровня.
Темп прироста есть отношение абсолютного прироста к уровню ряда, принятого за базу:
Тпр i/i-1 = ∆ i/ i -1 *100 = (Кр i/ i -1 - 1)* 100 = Тр i/i-1 -100
y i -1
Если темп роста всегда положительное число, то темп прироста может быть положительным, отрицательным и равным нулю.
2.3 Относительным ускорением называется отношение абсолютного ускорения к абсолютному приросту, принятому за базу (∆,/∆уi ) т.е. относительное ускорение есть темп прироста абсолютного прироста. Оно вычисляется лишь в том случае, если абсолютный прирост, принятый за базу сравнения, число положительное.
3.1 Обобщающим показателем скорости изменения явления во времени является средний абсолютный прирост (∆¯).
Этот показатель дает возможность установить, насколько в среднем за единицу времени должен увеличиваться уровень ряда (в абсолютном выражении), чтобы, отправляясь от начального уровня за данное число периодов (например, лет), достигнуть конечного уровня. определяющим свойством интересующего нас показателя среднего абсолютного прироста при такой постановке задачи является общий абсолютный прирост за весь период, ограничивающий ряд динамики. Для его определения воспользуемся формулой средней арифметической простой:
∆у¯ = å∆ i/ i -1
n-1
∆у¯ = уп-у1
п-1
Обе формулы применяются в зависимости от цели исследования.
3.2 Сводной обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней ряда динамики служит средний темп роста, показывающий, во сколько раз в среднем за единицу времени изменился уровень динамического ряда.
Необходимость исчисления среднего темпа роста возникает вследствие того, что темпы роста из года в год колеблются. Кроме того, средний темп роста следует определить в тех случаях, когда имеются данные об уровне в начале какого-либо периода и в конце его, a про межyточные данные отсyтствуют. Такого рода средний темп роста можно исчислить, если положить в основу расчетов рост не в арифметической прогрессии, которая характеризуется постоянной разностью, а геометрической (а, aq, aq2,, aqп), характеризующейся постоянным отношением, называемым знаменателем прогрессии (q), Следовательно, вопрос состоит в том, чтобы найти этот знаменатель. Знаменатель геометрической прогрессии (q) определяется делением последующего уровня прогрессии на его предыдущий. При делении п-го уровня на первый получаем:
aq n-1 = q n-1
a
отсюда следует:
n-1
q n-1 =Ö aq n-1 = Ö Bn
a B1
где B1= а - первый член прогрессии.
Зная q, мы точно можем определить, какую тенденцию развития явления имеет геометрическая последовательность. Формула является средней геометрической и применяется в случае, когда определяющий показатель является не суммой значений, а их произведением. Следовательно, если вариaнты связаны между собой не знаком сложения, а знаком произведения, нужно вычислить среднюю геометрическую. Обычно средний темп роста вычисляется по формуле средней геометрической из цепных коэффициентов роста:
Тру¯ = мÖК2/1*К3/2 ….* Кп/п-1
При расчете средних темпов роста по периодам различной продолжительности (разноотстоящие ряды динамики) пользуются средними геометрическими взвешенными по продолжительности периодов. Формула средней геометрической взвешенной будет иметь вид:
Тр¯ = åtÖ(К2/1)t1*(К3/2)t2 ….* (Кп/п-1)tn
где t- интервал, в течение которого сохраняется данный темп роста;
åt- сумма отрезков периода.
3.3 Средний темп прироста не может быть определен на основании последовательных темпов прироста или показателей среднего абсолютного прироста. Для его вычисления необходимо вначале найти средний темп роста, а затем уменьшить его на единицу, или 100%.
Тпр¯ = Тр¯ - 100
Для проведения глубокого анализа динамики социально-экономических явлений следует параллельно использовать показатели скорости и интенсивности изменения уровней. Анализ, основанный на использовании какого-либо одного из этих показателей, неизбежно будет иметь односторонний характер.
Для комплексного статистического анализа необходимо использовать систему показателей, характеризующих абсолютную скорость и интенсивность изменения уровней ряда.
8.3. Ряд динамики может быть подвержен влиянию факторов эволюционного и осциллятивного характера, а также находиться под влиянием факторов разного воздействия.
Влияния эволюционного характера - это изменения, определяющие некое общее направление развития, как бы многолетнюю эволюцию, которая пробивает себе дорогу через другие систематические и случайные колебания. Такие изменения динамического ряда называются тенденцией развития, или трендом.
Влияния осциллятивного характера - это циклические (конъюнктурные) и сезонные колебания. Циклические (или периодические) состоят в том, что значение изучаемого признака в течение какого-то времени возрастает, достигает определенного максимума, затем понижается, достигает определенного минимума, вновь возрастает до прежнего значения и т.д. Иначе циклические колебания можно схематически представить в виде синусоиды у = sint. Циклические колебания в экономических процессах примерно соответствуют так называемым циклам конъюнктуры. Сезонные колебания - это колебания, периодически повторяющиеся в некоторое определенное время каждого года; дня месяца или часа дня. Эти изменения отчетливо наблюдаются на графиках многих рядов динамики, содержащих данные за период не менее одного года.
Наконец, рассмотрим нерегулярные колебания, которые для социально-экономических явлений можно разделить на две группы:
· случайные колебания, являющиеся результатом действия большого количества относительно слабых второстепенных факторов
Следовательно, первоначальные значения ряда динамики подвергаются самым разнообразным воздействиям. Выделим его четыре основные компоненты:
· основную тенденцию (тренд) (Т);
· циклическую, или конъюнктурную (К);
· сезонную (S);
· случайные колебания (Е).
Если ряд динамики разбить на различные компоненты, то он представляется в следующем виде:
у = f(T, К, S, Е).
В зависимости от взаимосвязи этих компонент между собой может быть построена аддитивная или мультипликативная модель ряда динамики.
Аддитивная модель ряда динамики у = Т+ К + S + Е характеризуется главным образом тем, что характер циклических и сезонных флюктуаций (колебаний) остается постоянным.
Мультипликативная модель ряда динамики у = Т * К * S + Е. В этой модели характер циклических и сезонных флюктуаций остается постоянным только по отношению к тренду.
Тренд - это долговременная компонента ряда динамики. Она характеризует основную тенденцию развития явления, при этом остальные компоненты рассматриваются только как мешающие процедуре его определения. При наличии ряда наблюдаемых значений для различных моментов времени следует найти подходящую трендовую кривую, которая сгладила бы остальные колебания.
Виды основной тенденции. В социально-экономических рядах динамики можно наблюдать тенденцию трех видов:
· среднего уровня;
· дисперсии;
· автокорреляции.
Тенденция среднего уровня аналитически выражается с помощью математической функции, вокруг которой варьируют фактические уровни исследуемого явления. В таком случае значения тренда в отдельныe моменты времени будут являться математическим ожиданием ряда динамики. Часто тенденция среднего уровня называется
детерминированной составляющей исследуемого явления, и соответствующий ряд динамики выражается следующим уравнением:
уt, =¦t+ Et
Тенденция дисперсии представляет собой тенденцию изменения отклонений между эмпирическими уровнями и детерминированной компонентой ряда.
Тенденция автокорреляциu харaктepизует изменения связи между отдельными уровнями ряда динамики. Графически это изменение не прослеживается. Однако прежде чем перейти к выделению тренда, следует проверить гипотезу о том, существует ли он вообще. Отсутствие основной тенденции (тpендa) означает неизменность среднего уровня ряда во времени.
Методы выявления наличия тенденции. В настоящее время для проверки наличия тренда известно около десятка критериев, различающихся как по мощности, так и по сложности математического аппарата. Рассмотрим два из них: метод, основанный на проверке разности средних двух разных частей одного и того же ряда, и метод Фостера-Cтюарта.
Метод проверки существенности разности средних основан на t -критерии Стьюдента. Ряд динамики разбивается на две равные или почти равные части. Проверяется гипотеза о существовании разности средних: Но: у1¯ = у2¯
Метод Фостера-Стюарта кроме определения наличия тенденции явления позволяет выявить основную тенденцию дисперсии уровней ряда динамики, что важно знать при анализе и прогнозировании экономических явлений.
Метод усреднения по левой и правой половине. Разделяют ряд динамики на две части, находят для каждой из них среднее арифметическое значение и проводят через полученные точки линию тpeндa на графике.
Метод укрупнения интервалов. Если рассматривать уровни экономических показателей за короткие промежутки времени, то в силу влияния различных факторов, действующих в разных направлениях, в рядах динамики наблюдается снижение и повышение этих уровней. Это мешает видеть основную тенденцию развития изучаемого явления. Поэтому для наглядного представления тренда применяется метод укрупнения интервалов, основанный на укрупнении периодов времени, к кoтopым относятся уровни ряда. Например, ряд ежеcyтoчного выпуска продукции заменяется рядом месячного выпуска продукции и т.д.
Метод простой скользящей средней. Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем - средний уровень из такого же числа уровней начиная со второго, далее - начиная с третьего и т.д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользит» по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая одни уровень вначале и добавляя один следующий. Отсюда название - скользящая средняя.
Каждое звено скользящей средней - это средний уровень за соответствующий период, который относится к середине выбранного nерuoда.
Для каждого конкретного ряда динамики (у1, у2, ….у n) алгоритм расчета скользящей средней следующий.
1. Определить интервал сглаживания, т.е. число входящих в него уровней т (т < n), используя правило: если необходимо сгладить мелкие, беспорядочные колебания, то интервал сглаживания берут по возможности большим, и, наоборот, интервал сглаживания уменьшают, когда нужно сохранить более мелкие волны и освободиться от периодически повторяющихся колебаний, возникающих, например, из-за автокорреляции уровней.
Определение скользящей средней по четному числу членов ряда динамики несколько сложнее, так как средняя может быть отнесена только к середине между двумя датами, находящимися в середине интервала сглаживания.
Если число членов скользящей средней обозначить через 2т, то серединным будет уровень, относящийся к т + 1/2 члену ряда, т.е. имеет место сдвиг периода, к которому относится уровень. Например, средняя, найденная для четырех членов, относится к середине между вторым и третьим периодами, следующая средняя - к середине между третьим и четвертым и т.д. Чтобы ликвидировать такой сдвиг, применяют так называемый способ центрирования. Центрирование заключается в нахождении средней из двух смежных скользящих средних для отнесения полученного уровня к определенной дате. При центрировании необходимо находить скользящие суммы, скользящие средние нецентрированные по этим суммам и средние из двух смежных нецентрированных скользящих средних.
3. Сдвинуть интервал сглаживания на одну точку вправо, потом вычислить по формуле сглаженное значение для t + 1 члена, снова произвести сдвиги т.д. В результате последовательного применения приведенной итеративной процедуры получится п - (т -1) новых сглаженных уровней.
Первые и последние р членов ряда с помощью данного алгоритма сгладить нельзя, так как их значения теряются.
Метод простой скользящей средней вполне приемлем, если графическое изображение ряда динамики напоминает прямую линию. В этом случае не искажается динамика исследуемого явления. Однако когда тренд выравниваемого ряда имеет изгибы и к тому же желательно сохранить мелкие волны, использовать для сглаживания ряда метод простой скользящей средней нецелесообразно, так как простая скользящая средняя может привести к значительным искажениям исследуемого процесса. В таких случаях более надежным является использование взвешенной скользящей средней.
Метод взвешенной скользящей средней. Взвешенная скользящая средняя отличается от простой скользящей средней тем, что уровни, входящие в интервал усреднения, суммируются с различными весами. Это связано с тем, что аппроксимация сглаживаемого ряда динамики в пределах интервала сглаживания осуществляется с использованием уровней, рассчитанных по полиному yt¯ = ао + а i i + + а2. i '2 +... (здесь i - порядковый номер уровня в интервале сглаживания). Полином 1-ro порядка yt¯ = ао + а *i ii есть уравнение прямой, следовательно, метод простой скользящей средней является Чacтым случаем метода взвешенной скользящей средней. Коэффициенты полиномов находятся по способу наименьших квaдpaтoв.
На первом этапе сглаживания по методу взвешенной средней определяются интервал сглаживания и порядок аппроксимирующегo полинома - параболы. Считается, чтo при использовании полиномов высоких степеней и при меньших размерах интервалов сглаживание ряда динамики будет более «гибким».
Центральная ордината параболы принимается за сглаженное значение соответствующего фaктическим данным уровня. Поскольку отсчет времени в пределах интервала сглаживания производится от его середины, т.е. (t = i) i =..., -2, -1, О, 1,2,..., то сглаженное значение уровня равно параметру а0 подобранной параболы и является соответствующей скользящей средней. Поэтому для сглаживания нет необходимости прибегать к процедуре подбора системы парабол, так как величину а0 можно получить как взвешенную среднюю из m уровней.
Выбор уравнения тренда, отображающего развитие социально-экономнческих явлений во времени. Д ля отображения основной тенденции развития явлений во времени применяются полиномы разной степени, экспоненты, логистические кривые и другие функции.
полиномы имеют следующий вид:
. l-й степени - yt¯ = a0+a1t
. 2-й степени - yt¯ = a0+a1t+a2t2
. 3-й степени - yt¯ = a0+a1t+a2t2 + a3t3
. n-й степени - yt¯ = a0+a1t+a2t2 + a3t3 +…. + aпtп
где a0, a1, a2, aп - параметры полиномов;
t - условное обозначение времени.
Для полиноминальных моделей характерно отсутствие прямой связи между абсолютными приростами и приростами уровней рядов динамики.
Предполагаемой функцией, отражающей процесс роста явления, может быть и экспонента. Экспоненты характеризуют прирост, зависящий от величины основания функции.
Отдельные уравнения выражают различные типы динамики.
Монотонное возрастание или убывание процесса характеризуют функции:
· линейная;
· параболическая;
· степенная;
· экспоненциальная простая (показательная) и производная от нее логарифмическая линейная;
· сложная экспоненциальная и производная от нее логарифмическая парабола;
· гиперболическая (главным образом убывающих процессов);
· комбинация их видов.
Для моделирования динамических рядов, проявляющих быстрое развитие в начале ряда и затухающее его развитие к концу, т.е. тех, которые характеризуются стремлением к некоторой предельной величине, применяются логuстические функции.
Многомерные временные ряды, показывающие зависимость результативного признака от одного или нескольких факторных, называют связными рядами динамики. Применение методов наименьших квадратов для обработки рядов динамики не требует выдвижения никаких предположений о законах распределения исходных данных. Однако при использовании метода наименьших квадратов для обработки связных рядов следует учитывaть наличие автокорреляции (авторегрессии), которая не учитывалась при обработке одномерных рядов динамики, поскольку ее наличие способствовало более плотному и четкому выявлению тенденции развития рассмaтpиваемого социально-экономического явления во времени.
Вопросы для самоконтроля:
Литература:
Осн.1,3,4,5; Доп.4,5,6,7,8,10,11,12,13
Дата добавления: 2015-04-12; просмотров: 48 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |