На основе этих уравнений также можно провести экстраполяцию ряда динамики и интерполяцию.

Экстраполяцией называется прогнозирование исследуемого явления на основе построенного уравнения. При этом прогноз может осуществляться как на будущие периоды времени, так и на прошлые, т.е. на лежащие за пределами конкретного динамического ряда.

Интерполяцией называется построение прогноза значений уровней, лежащих внутри динамического ряда и по каким-либо причинам оказавшихся неизвестными.

Прогнозные значения получаются путем подстановки в регрессионное уравнение значений временной компоненты.

Индексы сезонности

Индексы сезонности служат для выявления сезонных колебаний в развитии социально-экономического явления.

Чаще всего определяются внутригодовые колебания производства, потребления или продажи товаров определенного вида.

Кроме того, могут вычисляться индексы характеризующие колебания внутринедельные (например, при продаже акций), годовые (с определенной годовой компонентой) по годовым периодам и т.д.

Существует два способа определения индексов сезонности:

1)по отношению к среднему уровню, если периодические колебания показателя происходят вокруг его среднего уровня, т.е. анализируемые данные не имеют общей тенденции развития;

2)по отношению к тренду, если эмпирические данные содержат помимо периодических колебаний и общую тенденцию в своем развитии.

На основе первого способа индексы сезонности рассчитываются как:

Ii yyi 100%

yi -средний уровень i-ого месяца, вычисленный по данным за ряд лет.

y- общий средний уровень по данным за несколько лет.

При этом для получения наиболее точных данных берут ряд динамики не менее, чем за 3 года.

Тогда недельные индексы сезонности получатся равными:

для понедельника: Isпон.. 126117,6 100% 92,4%

для вторника: I sвт. 120126,,62 100% 94,9%

и т.д.

Графическое изображение полученных дневных индексов сезонности будет характеризовать «сезонную волну» в

изменении рассматриваемого показателя.