- •А.С. Березина анализ данных
 - •Предисловие
 - •Лекция 1. Априорный анализ компонент временного ряда
 - •1.1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов
 - •Производство молока в Кемеровской области
 - •Численность работников здравоохранения, перед которыми организация имеет просроченную задолженность по заработной плате работников в Российской Федерации в 2013 году
 - •Индекс потребительских цен в Кемеровской области (декабрь к декабрю предыдущего года; в процентах)
 - •Потребление сахара (кг) на душу населения в Кемеровской области
 - •1.2. Методы оценки однородности исходных данных
 - •1.3. Методика выявления и анализа аномальных наблюдений
 - •Краткосрочные экономические показатели рф
 - •Расчётная таблица примера 1.1.
 - •1.4. Абсолютные, относительные и средние показатели в анализе временных рядов
 - •ЛЕкция 2. Моделирование тенденции
 - •2.1. Проверка гипотезы о существовании тренда
 - •Промежуточные расчетные значения кумулятивного т-критерия
 - •2.2. Методы выявления тенденции
 - •Численность населения на одного врача в Кемеровской области
 - •Расчетная таблица метода Фостера-Стюарта
 - •2.3. Выбор формы тренда
 - •Критерии выбора класса, выравнивающих кривых
 - •Лекция 3. Моделирование периодической компоненты
 - •3.1. Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели Алгоритм построения модели временного ряда, содержащего сезонные колебания:
 - •Поквартальные данные по розничному товарообороту компании
 - •Расчет коэффициента автокорреляции
 - •Коррелограмма временного ряда товарооборота
 - •Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели
 - •Расчет значений сезонной компоненты в аддитивной модели
 - •Расчет значений t и ошибок e в аддитивной модели.
 - •Расчет оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели
 - •Расчет значений сезонной компоненты в мультипликативной модели
 - •Расчет значений t и ошибок e в мультипликативной модели
 - •Лекция 4. Простейшие методы прогнозирования
 - •4.1. Метод среднего уровня ряда
 - •4.2. Метод среднего абсолютного прироста
 - •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
 - •4.3. Метод среднего темпа роста
 - •4.4. Оценка точности и надежности прогнозов
 - •Лекция 5. Методы выбора трендовой модели прогноза
 - •5.1. Прогнозирование на основе кривых роста
 - •5.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
 - •Лекция 6. Адаптивные модели прогнозирования
 - •6.1. Сущность адаптивных методов
 - •6.2. Экспоненциальное сглаживание
 - •Индекс потребительских цен Кемеровской области
 - •Экспоненциальные средние
 - •6.3. Метод гармонических весов
 - •Параметры уравнений отдельных фаз движения текущего тренда
 - •Лекция 7. Прогнозирование динамических рядов, не имеющих тенденции.
 - •Распределение знаков отклонений
 - •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
 - •Распределение знаков отклонений
 - •8. Метод экспертных оценок
 - •8.1. Методы и модели экспертных оценок
 - •Матрица опроса
 - •Матрица преобразованных рангов
 - •Оценки вкусовых качеств продукта
 - •Оценки вкусовых качеств продукта
 - •Матрица преобразованных рангов
 - •8.2. Методы и модели выбора альтернатив
 - •Частные критерии трех операторов
 - •Нормализованные критерии
 - •Лекция 9. Статистические методы обработки результатов экспертизы
 - •9.1. Оценка согласованности мнений экспертов
 - •9.2. Обобщение мнений экспертов
 - •Список литературы
 - •Содержание
 - •Анализ данных
 - •650992, Г. Кемерово, пр. Кузнецкий, 39
 
1.2. Методы оценки однородности исходных данных
Важнейшим условием правильного формирования временных рядов является сопоставимость уровней, образующих ряд. Уровни ряда, подлежащие изучению, должны быть однородны по экономическому содержанию и учитывать существо изучаемого явления и цель исследования.
Статистические данные, представленные в виде временных рядов, должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, моменту регистрации, методике расчета, ценам, достоверности.
Несопоставимость по территории возникает в результате изменений границ стран, регионов, хозяйств и т.п. Для приведения данных к сравнимому виду производится пересчет прежних данных с учетом новых границ.
Полнота охвата различных частей явления - важнейшее условие сопоставимости уровней ряда. Требование одинаковой полноты охвата разных частей изучаемого объекта означает, что уровни ряда за отдельные периоды должны характеризовать размер того или иного явления по одному и тому же кругу входящих в состав его частей. Например, при характеристике динамики урожайности овощных культур в регионе по годам нельзя в одни годы учитывать только сельскохозяйственные предприятия, а в другие - все категории хозяйств.
При определении сравниваемых уровней ряда необходимо использовать единую методику их расчета. Особенно часто эта проблема возникает при международных сопоставлениях. Например, до недавнего времени в России урожайность сельскохозяйственных культур определяли делением валового сбора на продуктивную весеннюю площадь, в США - на фактически убранную площадь.
Несопоставимость показателей, возникающая в силу неодинаковости применяемых единиц измерения, сама по себе очевидна
Трудности при сравнении данных по моменту регистрации возникают из-за сезонных явлений. Численность скота в домашних хозяйствах из-за экономической целесообразности различна зимой и летом, поэтому уровни при сравнении должны относиться к определенной дате ежегодно.
При анализе показателей в стоимостном выражении следует учитывать, что с течением времени происходит непрерывное изменение цен. В этой связи при характеристике стоимостных показателей объема продукции во времени должно быть устранено влияние изменения цен. Для решения этой задачи количество продукции, произведенное в разные периоды, оценивают в ценах одного периода, которые называют фиксированными или в определенных статистических органах - сопоставимыми ценами.
Широкое использование в статистических исследованиях выборочного метода требует учитывать достоверность количественных и качественных характеристик изучаемых явлений в динамике. Различная репрезентативность выборки по периодам внесет существенные погрешности в величины уровней ряда. Так, рейтинг политических деятелей в средствах массовой информации России очень часто определяют по разному числу респондентов.
Одним из условий сопоставимости уровней интервального ряда, кроме равенства периодов, за которые приводятся данные, является однородность этапов, в пределах которых показатель подчиняется одному закону развития. В этих случаях проводят периодизацию временных рядов, типологическую группировку во времени.
