
- •Глава 5. Методы распознавания типа тренда и оценки его параметров
- •5.1. Применение графического изображения для распознавания типа тенденции
- •5.2. Методика проверки статистических гипотез о типе тренда
- •5.3. Оценка параметров линейного, параболического и гиперболического трендов
- •Проверка гипотезы о линейном тренде урожайности зерновых культур, ц/га
- •Результаты дисперсионного анализа различий между средними абсолютными изменениями
- •5.3.1. Уравнение прямой линии тренда
- •5.3.2. Уравнение параболического (II порядка) тренда
- •5.3.3. Гиперболическое уравнение тренда
- •5.4. Оценка параметров экспоненциального, логарифмического и логистического уравнений тренда
- •5.4.1. Экспоненциальное уравнение тренда
- •Расчет экспоненциального тренда численности населения Земли в 1950-2000 гг.
- •5.4.2. Логарифмическое уравнение тренда
- •5.4.3. Логистическое уравнение тренда
- •5.5. Многократное скользящее выравнивание
- •Расчет логистического тренда
5.3.1. Уравнение прямой линии тренда
Уравнение имеет вид:
где
-уровень тренда для периода или
момента с номером
;
а -свободный член уравнения, равный
среднему уровню тренда для периода
(момента) с нулевым номером
;
b -главный параметр линейного тренда - его константа - среднее абсолютное изменение за принятую в ряду единицу времени.
Величина параметров аиbопределяется по методу наименьших квадратов путем приравнивания частных первых производных функции
После алгебраических преобразований получаем два «нормальных уравнения» метода наименьших квадратов (МНК) для прямой:
Решая эти уравнения с двумя неизвестными
по данным фактического временного
ряда yi(i= 1-n),
получаем значенияаиb.Если номера периодов (моментов) времени
отсчитываются от начала ряда так, что
первый период (момент) обозначен номеромt= 1, то свободный членаесть уровень тренда для предыдущего
периода (момента), а не первого в ряду,
как часто ошибочно полагают. Для первого
периода уровень трендаравена+b,
для второго
=
a+2bи т.д.
Однако рациональнее начало отсчета
времени перенести в середину ряда, т.е.
при нечетном п -на период (момент)
с номером(п +1 )/2, а при четном числе
уровней ряда - на середину между периодом
с номеромn/2 и
(n/2)+1. В последнем случае
все номера периодовtiбудут дробными. При нумерации периодов
времени точно от середины ряда
половина номеровtiбудет отрицательными числами (аналогично
годам до нашей эры), а половина -
положительными, т.е.= 0. В таком случае система нормальных
уравнений МНК распадается на два
уравнения с одним неизвестным в
каждом:
(5.5), (5.6)
Откуда имеем:
(5.7)
(5.8)
К сожалению, многие компьютерные
программы не предусматривают такого
упрощения, и нумерация периодов
(моментов) в них производится с начала
ряда, с номера t= 1,
причем пользователь об этом не
предупреждается. При расчетах без
компьютера, конечно, следует применить
упрощенный прием. Знаменатель в формуле
(5.8) при нумерации периодов от середины
ряда вычисляется устно приn10 или по формуле:
Приведем расчет линейного тренда по временному ряду (см. рис. 4.1). Динамика численности занятых в народном хозяйстве России с 1990 по 1996 г. представлена в табл. 5.3. В целях экономии места в той же таблице приведены и другие показатели, необходимые для измерения колеблемости, описываемые в гл.6.
Таблица 5.3 Расчет линейного тренда
Год |
Уровень,
|
Номер года,
|
|
Тренд
|
Отклонение от тренда,
|
|
|
1990 |
75,3 |
-3 |
-225,9 |
75,3 |
0,0 |
0,00 |
0,00 |
1991 |
73,8 |
-2 |
-147,6 |
73,7 |
0,1 |
0,01 |
0,00 |
1992 |
72,1 |
-1 |
-72,1 |
72,1 |
0,0 |
0,00 |
0,00 |
1993 |
70,9 |
0 |
0,0 |
70,5 |
0,4 |
0,16 |
-0,16 |
1994 |
68,5 |
1 |
68,5 |
68,9 |
-0,4 |
0,16 |
0,08 |
1995 |
67,1 |
2 |
134,2 |
67,3 |
-0,2 |
0,04 |
-0,04 |
1996 |
65,9 |
3 |
197,7 |
65,7 |
0,2 |
0,04 |
- |
Σ |
493,6 |
0 |
-45,2 |
493,5 |
0,1 |
0,41 |
-0,12 |
Уравнение тренда: _у; = 70,5-1,615?,, ^. = 0 в 1993 г. В среднем численность занятых сокращалась на 1615 тыс. чел. в год. Сумма уровней тренда должна равняться сумме фактических уровней, различие в четвертой значащей цифре связано с округлением значений параметров