Глоссарий. Автокорреляция – наличие сильной корреляционной зависимости между последовательными значениями уровней временного ряда. Анализ

Автокорреляция	–	наличие сильной корреляционной зависимости между последовательными значениями уровней временного ряда.
Анализ	–	метод научного исследования объекта или их совокупности путем рассмотрения их отдельных сторон и частей.
Верификация прогноза	–	оценка достоверности статистических прогнозов.
Дисконтирование информации	–	взвешивание информации по степени значимости для построения точных и надежных прогнозов.
Единица статистической совокупности	–	каждый отдельно взятый элемент данного множества, обладающих определенными признаками.
Инерционность	–	предполагает сохранение присущих социально-экономическим явлениям и процессам тенденций и закономерностей прошлого и настоящего в будущем.

Классификация статистических моделей:

– В зависимости от уровня социально-экономического явления:

¨ Макроэкономические;

¨ Межотраслевые;

¨ Отраслевые;

¨ Территориальные;

¨ Социальные;

¨ Социометрические.

– По характеру развития объектов во времени:

¨ Дискретные;

¨ Интервальные;

¨ Циклические.

– По характеру используемой информации:

¨ Пространственные;

¨ Временные;

¨ Пространственно-временные.

– По степени информационного обеспечения:

¨ С полным информационным обеспечением;

¨ С неполным информационным обеспечением.

– По размерности:

¨ Сублокальные с числом факторных признаков до 3;

¨ Локальные – от 4 до 14;

¨ Субглобальные – от 15 до 35;

¨ Глобальные – свыше 100.

– По сложности:

¨ Сверхпростые;

¨ Простые;

¨ Сложные;

¨ Сверхсложные.

Классификация прогнозов:

– В зависимости от цели исследования:

¨ Поисковые;

¨ Нормативные.

– В зависимости от области применения:

¨ Естествоведческие;

¨ Научно-технические;

¨ Обществоведческие.

– По сложности:

¨ Сверхпростые;

¨ Простые;

¨ Сложные.

– По масштабности объекта:

¨ Глобальные;

¨ Макроэкономические;

¨ Структурные;

¨ Региональные;

¨ Прогнозы развития экономических комплексов;

¨ Отраслевые;

¨ Микроэкономические.

– По времени упреждения:

¨ Текущие;

¨ Краткосрочные;

¨ Среднесрочные;

¨ Долгосрочные;

¨ Дальнесрочные.

Количественные признаки	–	это признаки, имеющие числовое выражение, и они могут быть измерены по каждой единице совокупности.
Интервальный ряд динамики	–	ряд числовых значений определенного статистического показателя, характеризующего размеры изучаемого явления за определенные промежутки /периоды, интервалы/ времени.
Моделирование	–	воспроизведение основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально созданном для этих целей.
Модель	–	это отображение или аналог явления или процесса в основных существенных для него чертах.
Моментный ряд	–	ряд числовых значений определенного статистического показателя, характеризующего размеры изучаемого явления на определенные даты, моменты времени.
Объективизация прогноза	–	процедура выбора метода прогнозирования.
Предсказание	–	это предвидение таких событий, количественная характеристика которых невозможна или затруднена.
Период упреждения	–	это отрезок времени от момента, для которого имеются последние фактические данные об изучаемом объекте до момента, к которому относится прогноз.
Признак	–	общее свойство, характерная черта или иная особенность единиц совокупности, которые могут быть наблюдаемы или измерены.
Принцип инерционности	–	предполагает сохранение, присущих социально-экономическим явлениям, тенденций и закономерностей прошлого и настоящего в будущем.
Прогноз	–	это количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта, с относительно высокой степенью достоверности, на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего.
Прогнозирование	–	это научно-обоснованное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития явлений и процессов.
Ранг	–	порядковый номер значения признака, расположенного в порядке возрастания или убывания величин.
Ранжирование	–	общее свойство, характерная черта или иная особенность единиц совокупности, которые могут быть наблюдаемы или измерены.
Результативный признак	–	предполагает сохранение, присущих социально-экономическим явлениям, тенденций и закономерностей прошлого и настоящего в будущем.
Ряд динамики	–	это количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта, с относительно высокой степенью достоверности, на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего.
Связные временные ряды	–	это научно-обоснованное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития явлений и процессов.
Статистическая информация	–	порядковый номер значения признака, расположенного в порядке возрастания или убывания величин.
Статистическая закономерность	–	форма проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины, порождающие события, не изменяются или изменяются незначительно. Статистические закономерности устанавливаются на основе анализа массовых данных.
Статистическая совокупность	–	множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.
Тенденция	–	основное направление, закономерность развития явления.
Тенденция автокорреляции	–	тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда.
Тенденция дисперсии	–	это изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда.
Тенденция среднего уровня	–	аналитически выражается в виде математической функции, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.
Тренд	–	это некоторая математическая функция f (t), которая описывает тенденцию изменения явления.
Факторные признаки	–	это признаки, оказывающие влияние на изменение результативного признака.
Экономико-статистический анализ	–	это разработка экономических основ на широком применении традиционных статистических и математико-статистических методов с целью контроля адекватного отражения исследуемого явления.
Экстраполяция	–	нахождение уровней за пределами изучаемого временного ряда, то есть продление временного ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени.

Дата добавления: 2014-12-08