2. Показатели временных рядов

В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения.

Базисные - показатели, при расчете которых каждый уровень сравнивается с одним и тем же уровнем, именуемым базисным.

Цепные - показатели, при расчете которых последующий уровень сравнивается с предыдущим.

Формулы расчета показателей динамического ряда

Наименование показателя	Цепной	Базисный	Интерпретация
Абсолютный прирост			показывает, насколько данный уровень ряда превышает уровень, взятый за базу сравнения
Темп роста			показывает во сколько раз изменился текущий уровень относительно базисного уровня
Темп прироста			показывает на сколько % изменился сравниваемый уровень относительно базисного уровня

Абсолютный прирост - измеряется в тех же единицах, что и сам показатель. Характеризуют скорость изменения показателя.

Цеп­ные и базисные приросты взаимосвязаны: сумма пос­ледовательных цепных приростов равна соответствую­щему базисному приросту за весь период.

Темп роста - относительный показатель, характеризующий интен­сивность изменения уровня ряда.

Между базисным и цепным темпами роста имеется связь: произведением последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста последнего периода.

Средний уровень ряда характеризует типическую величину абсолютных уровней.

Темп прироста также можно определить как процентное отношение абсолютного прироста к тому уровню, по сравнению с которым рассчитан абсолютный прирост.

Формулы расчета средних показателей динамического ряда

Вид средней	Формула расчета
В интервальном ряду с равными интервалами
В интервальном и моментном ряду с неравными интервалами
В моментном ряду с равностоящими датами
Средний абсолютный прирост	или
Средний темп роста	или
Средний темп прироста

3. Методы выявления и описания тренд-составляющей ряда

Существует несколько методов обработки рядов динамики, по­могающих выявить основную тенденцию изменения уровней ряда, а именно:

• использование критериев адекватности;

• метод укрупнения интервалов;

• метод скользящей средней;

• аналитическое выравнивание.

Проверка гипотезы о правильности выбора вида тренда

При правильном выборе вида тренда отклонения от него будут носить случайный характер. Это означает, что изменение остатков (случайной составляющей) _t=y_t-y_t (t=1,2,…n) не связаны с изменением времени.

Переведенные ниже критерии являются непараметрическими и не зависят от вида распределения исследуемой величины.