Контрольні питання

1. В чому полягає основна різниця між кореляційним і регресійним аналізом?

2. Основні посилання регресійного аналізу.

3. Як побудований довірчий інтервал для умовного математичного сподівання?

4. Особливості множинного регресійного аналізу: матричний метод.

РОЗДІЛ 8

Введення в аналіз часових рядів Загальні відомості про часові ряди і завдання їх аналізу

Під часовим рядом (динамічним рядом, або рядом динаміки) в економіці розуміють ряд спостережень деякої ознаки (випадкової величини) Х в послідовні рівновіддалені моменти часу. Окремі спостереження називаються рівнями ряду, які позначатимемо , де n — число рівнів.

У табл. 8.1 наведені дані, що відображають ціну і попит на певний товар за восьмирічний період (ум. од.), тобто два часових ряди - ціни товару , і попиту на нього.

Таблица 8.1

Рiк, t	1	2	3	4	5	6	7	8
Цiна,	492	462	350	317	340	351	368	381
Попит,	213	171	291	309	317	362	351	361

На рис. 8.1 часовий ряд , зображений графічно. У загальному вигляді при дослідженні економічного часового ряду виділяються декілька складових: , , де - тренд, компонента, яка змінюється повільно і така, що описує вплив довготривалих чинників, тобто тривалу тенденцію зміни ознаки (наприклад, зростан-

ня населення, економічний розвиток, зміна структури споживання і тому подібне);

- сезонна компонента, яка відображає повторюваність економічних процесів протягом не дуже тривалого періоду (року, іноді місяця, тижня і т.д., наприклад, об'єм продажів товарів або перевезень пасажирів у різні пори року); - циклічна компонента, яка відображає повторюваність економічних процесів протягом тривалих періодів (наприклад, вплив хвиль економічної активності Кондратьєва, демографічних «ям», циклів сонячної активності, тощо); - випадкова компонента, така, що відображає вплив випадкових чинників, які не підлягають обліку і реєстрації.

Рис. 8.1

На відміну від , перші три складові (компоненти) , , є закономірними, невипадковими.

Найважливішим класичним завданням при дослідженні економічних часових рядів є виявлення та статистична оцінка основної тенденції розвитку досліджуваного процесу і відхилень від неї.

Основні етапи аналізу часових рядів:

• графічне представлення та опис поведінки часового ряду;

• виділення і видалення закономірних (невипадкових) складових часового

ряду (тренду, сезонних і циклічних складових);

• згладжування і фільтрація (видалення низько- або високочастотних

складових часового ряду);

• дослідження випадкової складової часового ряду,

побудова і перевірка адекватності математичної моделі для її опису;

• прогнозування розвитку досліджуваного процесу на основі наявного

часового ряду;

• дослідження взаємозв'язку між різними часовими рядами.

Серед найбільш поширених методів аналізу часових рядів виділимо кореляційний і спектральний аналізи, моделі авторегресії та ковзаючого середнього.

Часовий ряд розглядається як одна з реалізацій (траєкторій) випадкового процесу X (t). Разом з тим, слід мати на увазі принципові відмінності часового ряду (t = 1,2 ,..., n) від послідовності спостережень , що утворюють випадкову вибірку. По-перше, на відміну від елементів вибірки члени часового ряду, як правило, не є статистично незалежними. По-друге, члени часового ряду не є однаково розподіленими.