- •Тема 8. Выявление и измерение основной тенденции развития.
- •1.Основные компоненты временного ряда
- •1) Виды компонент:
- •2) Виды систематических компонент:
- •Сезонность – периодические колебания уровней ряда в течении года.
- •Цикличность – периодические колебания, выходящие за рамки одного года.
- •Случайной составляющей
- •2. Методы выявления и анализа тенденций развития. Экстрополяция периодов.
- •Метод укрупнения интервалов – замена исходных уровней ряда средними величинами, которые рассчитываются для
- •Месяц
- •Метод скользящей средней
- •Метод скользящей средней– замена исходных уровней ряда средними величинами, которые рассчитываются для последовательно
- •Аналитическое выравнивание рядов динамики
- •Уровни ряда рассматриваются как некоторая функция от времени:
- •Процедура выравнивания в этом случае сводится:
- •Рассмотрим данный метод на примере линейного уравнения (тренда):
- •Линейный тренд лучше всего использовать в тех случаях, когда предварительный анализ показывает, что
- •Параметры a и b определяются при помощи метода наименьших квадратов (МНК)
- •Применение метода МНК дает следующую систему уравнений для определения параметров:
- •Данную систему уравнений можно существенно упростить, если пронумеровать время таким
- •Если ряд содержит нечетное число уровней, то центральный уровень ряда нумеруется нулем. Уровни
- •Если ряд содержит четное число уровней, то ближайшие к центру уровни ряда нумеруются:
- •Выравнивание по параболе второго порядка:
- •Выравнивание по параболе второго
- •Для определения параметров применяется метод наименьших квадратов:
- •Выравнивание по гиперболе
- •Для определения параметров
- •Выравнивание ряда динамики при помощи показательных функций или экспоненты
- •Для определения параметров функция приводится предварительно к линейному виду при помощи логарифмирования левой
- •n lga t lgb lgyt
- •Экстраполяция – предположение, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.
- •Различают прогнозы:
- •Точечный прогноз осуществляется с помощью экстраполяции трендовой модели, т.е. прогнозное значение явления определяется
- •Интервальный прогноз представляет собой интервал признака y, который с заданной вероятностью покрывает
- •Устойчивость динамического ряда
Для определения параметров применяется метод наименьших квадратов:
a n b t c t2 yt
a t b t2 c t3 (yt t)
a t2 b t3 c t4 (yt t2 )
Выравнивание по гиперболе
применяется в тех случаях, когда в развитии ряда динамики происходит насыщение
Λ b
y a t
Для определения параметров
используется МНК:
a n b 1t yt
a 1t b t12 ytt
Выравнивание ряда динамики при помощи показательных функций или экспоненты
применяется, когда предварительный анализ показывает: уровень ряда динамики меняется с приблизительно одинаковыми цепными коэффициентами роста. При этом коэффициент b интерпретируется как средний коэффициент роста
Λ
yt a bt
Для определения параметров функция приводится предварительно к линейному виду при помощи логарифмирования левой и правой частей уравнения
Λ
lg y lga t lgb
При этом мы находим не a и b, а lga и lgb
n lga t lgb lgyt
t lga t2 lgb (lgyt t)
Экстраполяция – предположение, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.
Различают прогнозы:
-точечный;
-интервальный
Точечный прогноз осуществляется с помощью экстраполяции трендовой модели, т.е. прогнозное значение явления определяется по установленной формуле.
Например:
y a b * t