- •Введение
- •1. Принципы и подходы исследования динамики экономических процессов
- •1.1. Необходимость и объективность процессов анализа динамических рядов (тенденция, сезонность, цикличность)
- •1.2. Основные показатели динамики экономических явлений
- •1.3 . Виды временных рядов. Требования, предъявляемые к исходной информации
- •1.4. Компонентный состав временного ряда
- •1.5. Виды моделей динамического ряда и их характеристики
- •2. Моделирование экономических процессов на базе временных рядов
- •2.1. Методы оценки гипотезы о существовании тенденции. Метод восходящих и нисходящих серий.
- •2.2. Метод медианы выборки
- •2.3. Метод фостера-стюарта
- •3. Методы выделения тренда в динамических рядах
- •3.1. Методы сглаживания и согласование временных рядов
- •3.2. Метод механического сглаживания. Скользящая средняя
- •3.3. Адаптивные методы. Метод экспоненциального сглаживания
- •3.4. Анализ временных рядов с помощью кривых роста
- •4. Модель динамического ряда с аддитивными компонентами
- •4.1. Оценка сезонной компоненты в аддитивных моделях
- •4.2. Десезонализация данных при расчете тренда
- •4.3. Расчет ошибок аддитивной модели ряда
- •5. Модель динамического ряда с мультипликативными компонентами
- •5.1. Расчет значений сезонной компоненты
- •5.2. Десезонализация данных и расчет уравнения тренда
- •5.3. Расчет ошибки модели ряда
- •5.4. Прогнозирование по модели с мультипликативной компонентой
- •6. Методы и модели аналитического выравнивания
- •6.1.Аппроксимация временных рядов аналитическими функциями
- •6.2. Определение парметров линейной функции матричным способом
- •6.3. Решение уравнения связи методом центрирования времени
- •7. Исследование временного ряда аналитическими методами (примеры решения задач по выделению тренда и сезонной компоненты)
- •7.1. Способы выделения тренда временного ряда
- •7.1.1. Решение уравнения методом Крамера
- •7.1.2. Решение уравнения методом Жордана-Гаусса
- •7.1.3. Решение уравнения в системе Excel
- •7.141. Определение коэффициентов нелинейного уравнения.
- •7.2. Выделение сезонных колебаний во внутригодовой динамике методом центрирования времени
- •8. Определение уравнения тренда с помощью инструментов системы excel
- •8.1. Оценка уравнения тренда с помощью пакета «анализ данных»
- •8.2. Применение стандартных статистических функций
- •9. Выделение сезонной компоненты временного ряда аналитическими методами
- •9.1 .Анализ сезонности рыночного спроса
- •9.2. Выделение сезонной компоненты с помощью гармонического анализа
- •Самостоятельные упражнения
- •Значения валового объема продаж компании z2
- •Библиографический список
9. Выделение сезонной компоненты временного ряда аналитическими методами
9.1 .Анализ сезонности рыночного спроса
Методология исследования конъюнктуры рынка предполагает выявление закономерностей развития рынка отдельных товаров, установление колебания спроса, исследование факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на сезонность спроса и потребления товаров во всех их ассортиментных разновидностях. Только анализ указанных факторов возможно экономическое обоснованное и определение уровня потребности в товарах на перспективу и на предстоящий год с учетом возможных колебаний циклического характера, в частности внутригодового, квартального, месячного и недельного колебаний спроса.
Знание периодических закономерностей спроса позволяет решать важные практические задачи по: - ориентации промышленности на выпуск товаров в объеме, соответствующем характеру и длительности периода колебаний, выявление закономерностей спроса на отдельные виды продукции и услуг, - потребности на финансы, инвестиции, материальные ресурсы, - определение необходимого ассортимента товаров по количеству, потребительской ценности, времени появления на рынке.
Например, на продовольственные товары, такие как овощи, фрукты, ягоды, мясопродукты, их консервированные заменители имеют свои сезоны потребления, длительность времени, характер потребления и производства.
От длительности и уровня сезонных колебания спроса и определяющие их факторы зависят своевременность и полнота производства и товароснабжения рынка, степень удовлетворения спроса населения.
Для группы непродовольственных товаров также наблюдается цикличность в их производстве, потреблении, наличии дефицита, в частности по товарам массового спроса, как одежда, обувь, строительные материалы и пр.
Сезонные колебания на рынке повторяют не только внутригодовые периоды спада и роста продаж, но и более мелкие циклы (месяц, неделя). Все это происходят под влиянием различных внешних и внутренних факторов, большинство которых представляют систематическую составляющую периодического характера. Множество таких факторов представляют собой – климатические, экономические, социально-бытовые и иные факторы. В частности это и уровень доходов населения, и цены на потребление товаров, и влияние на спрос и потребление национальных особенностей, и др.
При изучении влияния сезонности на уровень рыночного потребления и спроса решаются следующие задачи:
- определение уровня сезонных колебаний,
- выявление силы, характера и длительности колебаний,
- выделение закономерности сезонных колебаний,
- прогнозирование рыночной конъюнктуры уровня сезонных колебаний на различные периоды,
- совершенствование механизма управления рыночными процессами .
В рамках данного комплекса задач, здесь представлены две взаимосвязанные задачи: - выделение в структуре изучаемых процессов сезонных колебаний, - анализ и измерение сезонных колебаний и построение модели процесса с учетом сезонной волны.
Основной информацией для анализа являются статистические ряды внутригодовой динамики, составляемые по материалам текущей отчетности. При этом следует оценивать сопоставимость ряда динамики. Несопоставимость в рядах динамики вызывается различными причинами, связанными с различным временным периодом, неоднородностью показателей, различием цен и единиц измерения.
Временные ряды, как мы уже определяли ранее (гл.3,4) характеризуются различными моделями ряда, в которых сезонные колебания определяются в виде коэффициента сезонности или индекса сезонности (IS). Для выявления сезонных колебаний обычно берут данные за несколько лет, распределенных по месяцам. Данные за несколько лет (не менее трех) используются для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года.
Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, например, за три года ( ), затем из них вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда ( ) и в заключение определяется процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда, т.е.
Общий средний уровень определяется по формуле:
,
или
,
где m – число лет;
– сумма среднегодовых уровней ряда динамики.
Далее рассчитываются по месяцам года индексы сезонности:
В формуле индекса, базой сравнения является общий для анализируемого ряда динамики средний уровень .
Поскольку для всех эмпирических уровней анализируемого ряда динамики этот общий уровень является постоянной величиной, то применение формулы расчета индекса называется способом постоянной средней.
Если же ряд динамики содержит определенную тенденцию в развитии, то прежде чем вычислить сезонную волну, фактические данные должны быть обработаны так, чтобы была выявлена общая тенденция. Обычно для этого прибегают к процедуре десезонолизации или аналитического выравнивания ряда динамики.
При использовании первого способа, ход вычисления индексов следующий:
берутся данные поквартально за несколько лет;
по соответствующему полиному вычисляется для каждого месяца (квартала) выровненные уровни на момент времени t;
определяются отношения фактических месячных (квартальных) данных (yi) к соответствующим выровненным данным ( ) в %:
;
находятся среднеарифметические из процентных соотношений, рассчитанных по одноименным периодам в %:
,
Где n – число одноименных периодов.
В общем виде формулу расчета индекса сезонности данным способом можно записать так:
.
Расчет заканчивается проверкой правильности вычисления индексов. Этот способ называется способом переменной средней.
Однако, при достаточно сложном процессе или неполном статистическом ряде исходных данных использование способа десезонолизации затруднительно, и приходится использовать более мощные способы для выделения сезонной компоненты исходного ряда. Одним из таких способов является метод гармонического анализа, позволяющий выделить систематические компоненты тренда и сезонной волны.
