Воп.29. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики.

Важнейшим условием правильного построения ряда динамики являются сопоставимость всех входящих в него уровней. Данное условие решается либо в процессе сбора и обработки данных, либо путем их пересчета.

Проблема сопоставимости данных особенно остро стоит в рядах динамики, потому что они могут охватывать значительные периоды времени, за которые могли произойти изменения, приводящие к несопоставимости статистических рядов. Рассмотрим основные причины несопоставимости уровней ряда динамики.

Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменения единиц измерения и единиц счета. Нельзя сравнивать и анализировать цифры о производстве тканей, если за одни годы оно дано в погонных метрах, а за другие - в квадратных метрах.

На сопоставимость уровней ряда динамики непосредственно влияет методология учета или расчета показателей. Например, если в они годы среднюю урожайность считали с засеянной площади, а в другие - с убранной, то такие уровни будут несопоставимы.

В процессе развития во времени прежде всего происходят количественные изменения явлений, а затем на определенных ступенях совершаются качественные скачки, приводящие к изменению закономерностей явления. Поэтому научный подход к изучению рядов динамики заключаются в том, чтобы ряды, охватывающие большие периоды времени, расчленять на такие, которые бы объединяли лишь однокачественные периоды развития совокупности, характеризующейся одной закономерностью развития.

Процесс выделения однородных этапов развития рядов динамики носит название периодизации динамики. Вопрос о том, какие этапы развития прошло то или иное явление за определенный исторический отрезок времени, решается теорией той науки, к области которой относится изучаемая совокупность явлений.

Важно также, чтобы в ряду динамики интервалы или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый экономический смысл. Уровни ряда динамики могут оказаться несопоставимыми по кругу охватываемых объектов вследствие перехода ряда объектов из одного подчинения в другое.

Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменений территориальных границ областей, районов и так далее.

Следовательно, прежде чем анализировать динамический ряд, надо, исходя из цели исследования, убедится в сопоставимости уровней ряда и, если последняя присутствует, добиться ее дополнительными расчетами. Для того, чтобы привести уровни ряда динамики к сопоставимому виду, иногда приходится прибегать к приему, который носит название смыкания рядов динамики. Под смыканием понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методологии или в разных территориальных границах. Для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов (переходного) имелись данные, исчисленные по разной методологии (или в разных границах).

Другой способ смыкания рядов динамики заключается в том, что уровни года, в котором произошли изменения, как до изменений, так и после изменений принимаются за 100%, а остальные пересчитываются в процентах по отношению к этим уровням соответственно.

Та же проблема приведения к сопоставимому виду возникает и при параллельном анализе развития во времени экономических показателей отдельных стран, административных и территориальных районов. Это, во-первых, вопрос о сопоставимости цен сравниваемых стран, во-вторых, вопрос о сопоставимости методики расчета сравниваемых показателей. В таких случаях ряды динамики приводятся к одному основанию, то есть к общей базе сравнения, принятой за единицу или 100%. В зависимости от цели анализа в качестве общей базы (основания) каждого ряда могут быть приняты: а) начальный уровень; б) какой-либо другой характерный уровень; в) средний уровень за тот или иной период (в том числе за весь изучаемый период).

Если уровни сравниваемых рядов систематически растут (или снижаются), за базу сравнения целесообразно принять начальный уровень. Если же уровни то повышаются, то понижаются, базу сравнения необходимо расширить, приняв за нее средний уровень. Это сделает базу сравнения более характерной, типичной и устойчивой. В частности, при отсутствии явной тенденции к росту или снижению, а также при волнообразных, периодических колебаниях уровней в качестве общей базы сравнения целесообразно применять средний уровень за весь период.

Несопоставимость уровней сравниваемых рядов таким образом нивелируется, и их можно сравнить. Темпы развития целесообразно сравнивать только путем деления большего из них на меньший. При этом оба сравниваемых темпа роста должны характеризовать одинаковый по направлению процесс, то есть либо рост, либо снижение уровня динамического ряда.

Коэффициент, показывающий во сколько раз один базисный (конечный) темп роста больше другого, называется коэффициентом опережения по темпам роста (или прироста) или коэффициентом относительного опережения (Ко):

    (8.1)

где: Тр(А) - конечный базисный темп роста явления А; Тр(Б) - конечный базисный темп роста явления Б.

Если для сравнения темпы прироста или среднегодовые темпы роста или прироста, в формуле (8.1) вместо Тр берутся соответственно Тпр, или . При сравнении среднегодовых темпов коэффициент относительного опережения также будет среднегодовым.

Воп.30. Показатели изменения уровней ряда динамики.

Воп.31. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики.

Воп.32. Элементы прогнозирования и интерполяции.

Анализ динамики социально-экономических явлений, выявление и характеристика основной тенденции развития дают основание для прогнозирования - определения будущих размеров уровня экономического явления.

Процесс прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, то есть прогноз основан на экстраполяции. Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективой и в прошлое - ретроспективой. Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, подразумевают чаще всего перспективную экстраполяцию. Первоначальные прогнозы, как правило, сводятся к экстраполяции тенденции. При этом могут использоваться разные методы, в зависимости от исходной информации. Можно выделить следующие элементарные методы экстраполяции: среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и экстраполяция на основе применения метода наименьших квадратов к динамическому ряду и представления развития явлений во времени в виде уравнения тренда, т.е. математической функции уровней ряда (y) от фактора времени (t).

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, то есть представленной в виде прямой, проведенной через две крайние точки.

Для нахождения интересующего нас аналитического выражения тенденции на t шагов вперед (t - период упреждения) необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд, то есть достаточно воспользоваться следующей формулой:

    (8.24)

где: - экстраполируемой уровень, (i+t) - номер этого уровня (года); i - номер последнего уровня (года) исследуемого периода, за который рассчитан ; t - срок прогноза (период упреждения); - средний абсолютный прирост.

Прогнозирование по среднему темпу роста можно осуществлять в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения тенденции в этом случае необходимо определить средний коэффициент роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции, то есть по формуле:

    (8.25)

где: y_i - последний уровень ряда динамики; t - срок прогноза; - средний коэффициент роста.

Если же ряду динамики свойственна иная закономерность, то данные, полученные при экстраполяции на основе среднего темпа роста, будут отличаться от данных, полученных другими способами экстраполяции.

Рассмотренные способы экстраполяции тренда, будучи простейшими, в то же время являются и самыми приближенными.

Поэтому наиболее распространенным методом прогнозирования является аналитическое выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной времени (t).

При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня, характеризирующего явление, формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно их влияние. В связи с этим ход развития связывается не с какими-либо конкретными факторами, а с течением времени, то есть y = f(t).

Поэтому целесообразно определение доверительных интервалов прогноза.

Величина доверительного интервала определяется следующим образом:

    (8.26)

где: - средняя квадратическая ошибка тренда; - расчетное значение уровня; - табличное значение t-критерия Стьюдента с n-1 степенями свободы и уровнем вероятности p.

Вместо - критерия удобно использовать коэффициент (К*).

    (8.27)

Значение К зависит только от n и L, т.е. продолжительности наблюдения и периода упреждения. При увеличении продолжительности наблюдения (n) значения К* уменьшаются, наоборот, с ростом величины L они растут.

Для иллюстрации расчета доверительных интервалов обратимся к примеру с динамикой объема продаж (табл. 8.4). Используем следующее выражение для доверительного интервала:

При анализе рядов динамики иногда приходится прибегать к определению некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики, то есть к интерполяции.

Как и экстраполяция, интерполяция может производится на основе среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста, а также с помощью аналитического выравнивания. При интерполяции предполагается, что ни выявленная тенденция, ни ее характер не претерпели существенных изменений в том промежутке времени, уровень (уровни) которого нам неизвестны.