8. Методы выявления тренда развития соц-эк. Процессов.

Тренд - направление преимущественного движения показателей. Обычно рассматривается в рамках технического анализа, где подразумевают направленность движения цен или значений индексов. Чарльз Доу даёт следующее определение тренда: при восходящем тренде каждый последующий пик на графике должен быть выше предыдущего, при нисходящем тренде каждый последующий спад на графике должен быть ниже предыдущего (Теория Доу). Выделяют тренды восходящий (бычий), нисходящий (медвежий) и боковой (флэт). На графике часто рисуют линию тренда, которая на восходящем тренде соединяет две или более впадины цены (линия находится под графиком), а на нисходящем тренде соединяет два или более пика цены (линия находится над графиком цен). Трендовые линии являются линиями поддержки (для восходящего тренда) и сопротивления (для нисходящего тренда).

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.

Если в ходе исследования необходимо сравнить несколько последовательных уровней, то можно получить или сравнение с постоянной базой (базисные показатели), или сравнение с переменной базой (цепные показатели).

Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений в уровнях ряда от периода базисного уровня до данного (i-го) периода.

Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, который исследуется.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (базисный)

где y_i - уровень сравниваемого периода; y₀ - уровень базисного периода.

Абсолютный прирост с переменной базой (цепной), который называют скоростью роста:

где y_i - уровень сравниваемого периода; y_i-1 - уровень предшествующего периода.

Коэффициент роста K_i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.

Коэффициент роста базисный:

Коэффициент роста цепной:

Темп роста:

Темп прироста Т_П определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.

Темп прироста базисный:

Темп прироста цепной:

Темп прироста можно рассчитать и иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей):

1) Т_п = Т_р - 100%; 2) Т_п = K_i - 1.

Абсолютное значение одного процента прироста A_i . Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.

Данный показатель рассчитывают по формуле:

Для характеристики динамики изучаемого явления за продолжительный период рассчитывают группу средних показателей динамики. Можно выделить две категории показателей в этой группе: а) средние уровни ряда; б) средние показатели изменения уровней ряда.

Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

где n - число уровней ряда.

Для моментного динамического ряда средний уровень определяется следующим образом.

Средний уровень моментного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической:

где n - число дат.

Средний уровень моментного ряда с неравными интервалами рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной, где в качестве весов берется продолжительность промежутков времени между временными моментами изменений в уровнях динамического ряда:

где t - продолжительность периода (дни, месяцы), в течение которого уровень не изменялся.

Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени:

 

где y_n - конечный уровень ряда; y₁ - начальный уровень ряда.

Средний коэффициент роста ( ) рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды:

где К_р1 , К_р2 , ..., К_{р n-1} - коэффициенты роста по сравнению с предыдущим периодом; n - число уровней ряда.

Средний коэффициент роста можно определить иначе:

Средний темп роста, %. Это средний коэффициент роста, который выражается в процентах:

Средний темп прироста  , %. Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу:

Среднее абсолютное значение 1% прироста можно рассчитать по формуле

Способы построения графиков различны для интервальных и дискретных рядов. Графически дискретный вариационный ряд можно изобразить, используя прямоугольную систему координат и строя точки с координатами (х1, f1,),( x2, f2), … (xn, fn). Если затем соединить последовательно полученные точки отрезками прямой, а из первой и последней точек опустить перпендикуляр на ось Х, получим фигуру, которая называется полигоном и графически представляет распределение единиц совокупности по признаку Х.

График дискретного ряда распределения можно так же построить следующим образом. На оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются слева направо в порядке возрастания значения вариант данного ряда. По оси ординат наносится шкала для значений величин частот. Из точек на оси Х абсцисс, соответствующих значению исходной варианты, восстанавливаются перпендикуляры (ординаты), причем длина ординаты (высота перпендикуляра) измеряется в единицах масштаба оси ординат. Вершины этих перпендикуляров соединяются в последовательном порядке отрезками прямой. К полученной ломанной линии присоединяются два крайних перпендикуляра .

Полученный график (полигон) четко отражает характер рассматриваемого распределения.

Сумма частот (частостей), заключенных в полигоне, равна объему совокупности. График интервального ряда, так же как и дискретного ряда, позволяет выявить характер (структуру) распределения изучаемого явления. При построении графика интервального ряда на оси абсцисс откладываются интервалы ряда. Незакрытые интервалы принимаются равными или величине следующего (для открытого первого), или предыдущего (для открытого последнего интервала). Такой прием применяется, если действительные нижняя или верхняя границы этих интервалов неизвестны даже предположительно. Нередко для первого интервала началом принимают “0”. Приняв интервалы за основание, строим на них прямоугольники, равные по высоте частоте данного интервала. Полученное графическое представление интервального вариационного ряда называется гистограммой. Площадь гистограммы, как и полигона, равна объему совокупности.

При построении гистограммы для интервальных рядов с неравными интервалами используются величины плотностей распределения, а не частоты данного ряда. В этом случае частоты зависят не только от величины вариант, но и от размеров интервалов: чем больше взят интервал, тем больше единиц совокупности попадает в него. Если ряд с равными интервалами, то частоты (частости) дают четкое представление о том, как заполнены интервалы единицами совокупности, и соответственно, отражают характер распределения. Сравнивая частоты (частости) ряда с неравными интервалами, еще нельзя судить об относительной заполнености разных интервалов. Для этого нужно исключить влияние размера частоты (частости) на величину интервала. Это обеспечивается расчетом особого показателя, отражающего сколько единиц (или сколько доле или процентов единиц) совокупности приходится на единицу изменения варианта.

Скользящее среднее - метод сглаживания ценовых показателей, накопленных за некоторый период, называемый порядком скользящего среднего. Скользящее среднее не предназначено для прогнозирования движений на рынке, оно сигнализирует о начале новой тенденции только после ее появления. Различают простые, взвешенные и экспоненциальные взвешенные средние.

Под сезонными колебаниями понимается более или менее устойчивые внутригодовые колебания уровней динамического рода, обусловленные спецификами развития данного явления.

Цель изучения сезонных колебаний состоит как в разработке мер его ликвидации или смягчению сезонных колебаний (нередко этим и ограничивается статистическое исследование), так и для оптимального исследования условий, благоприятствующих развитию массовых явлений и процессов.

При статистическом исследовании в рядах динамики сезонных колебаний решаются следующие две взаимосвязанные задачи: 1) выявление специфики развития изучаемого явления во внутренне годовой динамике; 2) измерение сезонных колебаний изучаемого явления с построением модели сезонной волны.

Особое внимание отражается на обеспечение сопоставимости уровней ряда. При наличии в исходном материале разновесных по продолжительности периодов времени объёмные величины пересчитываются в средние величины, характеризующие интенсивность развития изучаемого явления в единицу времени.

Для выявления сезонных колебаний обычно берутся данные за несколько последних лет, распределённые по определённым внутригодовым периодам.

Для измерения сезонных колебаний исчисляются специальные статистические показатели, которые называются индексами сезонности и совокупность которых отражает сезонную волну.

Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции.

Теоретической основой распространения тенденций на будущее является концепция инерционности социально-экономических явлений.

Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов.

Чем шире раздвигаются временные рамки прогнозирования, тем очевиднее становится недостаточность простого экстраполяционного метода (изменения тенденций, неопределенность точек поворота кривых, появление новых факторов и т.д.). Поскольку анализируемые социально-экономические ряды динамики нередко относительно короткие, то горизонт экстраполяции должен быть краткосрочным. Поэтому, чем короче срок экстраполяции (период упреждения), тем более надежные и точные результаты (при прочих равных условиях) дает прогноз.

Экстраполяцию в общем виде можно представить зависимостью:

где — прогнозируемый уровень;

y_i — текущий уровень прогнозируемого ряда;

Т — период упреждения;

a_j — параметр уравнения тренда.

В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяются следующие простейшие методы экстраполяции:

-среднего абсолютного прироста;

-среднего темпа роста;

-на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту применяется в том случае, когда есть основания считать абсолютную тенденцию линейной, т.е. метод основан на предположении о равномерном стабильном изменении уровня. В данном случае экстраполяция осуществляется по зависимости:

где — экстраполируемый 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.

Следует иметь в виду! Использование среднего абсолютного прироста для прогноза возможно только при выполнении следующего условия:

,

где

Прогнозирование по среднему темпу роста осуществляется в случае, когда установлено, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения тенденции необходимо определить средний коэффициент роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции:

где y_i — последний уровень ряда динамики;

t — срок прогноза;

— средний коэффициент роста.