8.5. Прогнозирование развития социально-экономических явлений на основе тренда
Аналитическое выравнивание позволяет не только определить общую тенденцию изменения явления на рассматриваемом отрезке времени, но и выполнить расчеты для периодов, для которых нет исходных данных.
Интерполяции – определение недостающих значений признака внутри рассматриваемого периода.
Экстраполяция – определение недостающих значений признака за пределами рассматриваемого периода.
Применение экстраполяции для прогнозирования основывается на предположении, что найденная закономерность развития внутри динамического ряда сохраняется и вне этого ряда. Это справедливо, если исследуемое явление развивается в достаточно стабильных условиях.
При составлении прогнозов уровней социально-экономических явлений рассчитывают доверительные интервалы прогноза, используя интервальную оценку. Границы интервалов определяют по формуле
,
где
– точечный прогноз, рассчитанный по
модели тренда на заданную дату;
– коэффициент доверия по распределению
Стьюдента;
– среднее квадратическое отклонение
от тренда, скорректированное по числу
степеней свободы
;
,
– соответственно фактические и расчетные
значения уровней динамического ряда;
n
– число уровней ряда динамики, m
– число параметров адекватной модели
тренда (для линейной функции m
= 2, для параболы m
= 3 и т.д.).
Вероятностные границы интервала прогнозируемого явления есть:
.
8.6. Методы изучения сезонных колебаний
К сезонным колебаниям относят все явления, которые имеют в своем развитии четко выраженную закономерность внутригодовых изменений, т.е. колебания уровней повторяются из года в год. Сезонные колебания наблюдаются в различных отраслях экономики:
при производстве сельскохозяйственной продукции, ее переработке;
в торговле (наибольший объем товарооборота приходится на конец каждого года).
Сезонные колебания отрицательно влияют на результаты производственной деятельности, вызывая нарушение ритмичности производства. Поэтому организации принимают меры для смягчения сезонности за счет рационального сочетания отраслей, механизации трудоемких процессов и пр.
В статистике существуют методы изучения и измерения сезонных колебаний. Самый простой метод – построение индексов сезонности IS. Совокупность этих показателей называется сезонной волной. Для каждого месяца (квартала) индекс сезонности рассчитывается как
%,
где
– средний уровень для каждого месяца
за несколько лет (минимум за три года),
например,
январь
;
февраль
;
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
декабрь
;
– среднемесячный
уровень для всего ряда за год (средняя
арифметическая).
Контрольные вопросы для самопроверки
Дайте определение ряда динамики. Из каких элементов он состоит?
Какие динамические ряды называются моментными, в чем заключается их особенность?
Какие динамические ряды называются интервальными, в чем заключается их особенность?
Каковы причины возникновения несопоставимости динамических рядов?
Какие статистические методы используются для выявления тренда в динамических рядах?
6. В чем сущность метода укрупнения интервалов и для чего он применяется?
7. Как производится сглаживание рядов динамики методом скользящей средней?
8. В чем сущность метода аналитического выравнивания динамических рядов?
9. Как определяется тип уравнения тренда?
10. Что такое экстраполяция рядов динамики?