Тренд ряда динамики и методы его изучения

Изучение сезонных колебаний

С помощью трендовых моделей

Прогнозирование уровней ряда динамики

Литература

М.П. Замаховский, Н.Д. Изергин. Введение в статистику товарных рынков. Часть 1. Общая теория статистики: учебное пособие для студентов экономических специальностей/ под общей ред. Н.Н. Хижняка. – Коломна: МГОСГИ, 2012, с. 153-168.

Изменение уровней ряда динамики обусловлено влиянием многими факторами. Постоянно действующие факторы формируют основную тенденцию (направление) развития социально-экономического явления во времени, называемую трендом.

В некоторых рядах динамики тренд проявляется визуально при анализе его уровней, в других рядах тренд не просматривается и может быть выявлен только расчетным способом. Наиболее распространенными методами выявления и изучения тренда в рядах динамики являются: укрупнение интервалов, сглаживаниес помощью скользящего среднего и аналитическое выравнивание.

Метод укрупнения интервалов заключается в преобразовании ряда динамики в ряд с более продолжительными периодами времени.

Метод скользящего среднего применяется для выявления тренда ряда динамики за несколько лет, показателем времени которого служит некоторый субпериод – любой внутригодовой период. Метод состоит в замене уровней ряда динамики, расчетными уровнями – значениями скользящего среднего, вычисляемыми по формулам:

,,

,…,, (12.1)

где m – число субпериодов в году, n – число уровней ряда. При четном m значенияскользящего среднего сглаживаются: вычисляются арифметические средние первого и второго значений скользящего среднего, его второго и третьего значений и т.д. Заметим, что число значений скользящего среднего меньше числа уровней ряда на m- 1.

Значения скользящего среднего могут выявить тренд ряда динамики.

Ряд динамики выражает зависимость его уровней от времени. Для построения регрессионной модели этой зависимости надо задать числовые значения показателя времени. Для упрощения формул, по которым вычисляют МНК-оценки параметров регрессионных моделей, в качестве числовых значений времени выбираются любые числа, сумма которых равна нулю. Такие числа называются условными моментами времени.

Регрессионная модель зависимости, выраженной рядом динамики, описывает его тренд. Поэтому эту модель называют трендовой моделью ряда динамики.

Метод аналитического выравнивания состоит в построении трендовой модели ряда динамики

, (12.2)

где – параметры, а – условные моменты времени.

Дата добавления: 2014-10-22