Понятие сезонной волны

это графическое изображение полученных индексов сезонности

Рис. 5.4. Сезонная волна курса евро на ММВБ в Российской Федерации за 2003-2005гг., %

Сезонную компоненту также можно изобразить на круговой диаграмме.

Рис. 5.5. Индекс сезонности курса евро на ММВБ в Российской Федерации за 2003 – 2005 гг., %

Таким образом, наиболее высокий спрос на евро отмечался в январе – феврале и июне – сентябре, т.е. в месяцы с высокими доходами и значительным потреблением. Низкий спрос на валюту наблюдался в марте – апреле и октябре – декабре.

В случаях, если ряд динамики имеет тренд (нестационарный ряд динамики), то порядок расчета включает в себя следующие этапы:

1. определяют по внутригодовым уровням ряда (месячным, квартальным) за несколько лет расчетные (выровненные) уровни по методикам скользящей средней или аналитического выравнивания ( ).

2. определяют относительную величину фактических значений уровней ряда (у_i) и выровненных (расчетных) значений ( ).

3. усредняют полученные показатели сезонности за весь исследуемый период.

Для элиминирования сезонной составляющей в аддитивной и мультипликативной моделях выровненные и скорректированные уровни ряда динамики вычитают из исходных значений ряда.

Пример 5.3. Имеются следующие данные об экспорте Российской Федерацией нефтепродуктов за 2003—2006 гг. (по данным ФТС России) всего, млн тонн

Таблица 5.8

Динамика экспорта Российской Федерацией нефтепродуктов (по данным фтс России), млн. Тонн

кварталы	Экспорт всего (в страны дальнего зарубежья и страны СНГ), млн тонн
	2002	2003	2004	2005
1	17,8	19,7	21,7	24,0
2	20,2	20,8	24,1	27,0
3	21,1	21,6	26,1	26,7
4	18,5	20,3	25,3	25,8

Определить сезоную компоненту и её интенсивность, построить аддитивную и мультипликативную модель с учетом сезонной компоненты и устранить ее с помощью аналитического выравнивания.

Для определения сезонной составляющей воспользуемся методом скользящей средней.

Таблица 5.9

Расчетная таблица

Период	Экспорт нефтепродуктов, млн тонн		итого за 4 квартала	скользящая средняя за 4 квартала	центрированная скользящая средняя	отклонение сезонной компоненты
1 квартал 2002 года	17,8	↓ ↓ ↓	-	-	-
2 квартал 2002 года	20,2		77,6	19,4	-
3 квартал 2002 года	21,1		79,5	19,9	19,6	1,5
4 квартал 2002 года	18,5	↑	80,1	20,0	20,0	-1,5
1 квартал 2003 года	19,7	↓ ↓ ↓	80,6	20,2	20,1	-0,4
2 квартал 2003 года	20,8		82,4	20,6	20,4	0,4
3 квартал 2003 года	21,6		84,4	21,1	20,9	0,8
4 квартал 2003 года	20,3	↑	87,7	21,9	21,5	-1,2
1 квартал 2004 года	21,7	↓ ↓ ↓↓	92,2	23,1	22,5	-0,8
2 квартал 2004 года	24,1		97,2	24,3	23,7	0,4
3 квартал 2004 года	26,1		99,5	24,9	24,6	1,5
4 квартал 2004 года	25,3	↑	102,4	25,6	25,2	0,1
1 квартал 2005 года	24,0	↓ ↓	103,0	25,8	25,7	-1,7
2 квартал 2005 года	27,0		103,5	25,9	25,8	1,2
3 квартал 2005 года	26,7	↑ ↑	-	-	-	-
4 квартал 2005 года	25,8		-	-	-	-

Так как полученные значения скользящей средней находятся в четном ряду, то методику следует дополнить центрированием ряда:

млн тонн

млн тонн и т. д.

Необходимым условием является симметричность сезонных снижений и сезонных повышений признака по отношению к началу и концу базы сравнения (рис. 5.6).

Рис. 5.6. Динамика центрированной скользящей средней экспорта нефтепродуктов, млн тонн

Однако симметричность в данном показателе не соблюдается.

Таблица 5.8