пятница, 15 февраля 2013 г.

выразите общую тенденцию роста соответствующим математическим уравнением

2,01 Mb.страница9/16Дата конвертации21.09.2011Размер2,01 Mb.Тип Смотрите также:             9           Глава 10. Моделирование основных тенденций и закономерностей бизнес-процессов^ 10.1. Особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам Основной задачей, решаемой при проведении любого статистического исследования, является определение объективных закономерностей развития социально-экономических явлений и процессов на основе анализа динамической информации. Статистические модели, построенные на основе временных рядов социально-экономических показателей, позволяют применять математико-статистические методы для описания закономерностей развития объектов экономики как в прошлом, так и в будущем. Используемые для целей и задач прогнозирования временные ряды экономических показателей обладают целым рядом особенностей. Временной ряд есть последовательность, в которой каждое значение содержит в себе прошлое для последующих состояний. Любая попытка предвидеть будущее без исследования динамических рядов прошлого является малообоснованной, ненаучной и ошибочной. Поэтому для получения достаточно точных и надежных прогнозов, необходимо подробно изучить настоящее состояние явления или процесса. Всю процедуру статистического анализа одномерных временных рядов целесообразно разделить на пять стадий, которые представлены на схеме 10.1. Исследование скорости и интенсивности развития временных рядов часто не позволяет сразу определить основную тенденцию поступательного движения изучаемого явления. Это зависит от того, что уровни временного ряда со временем меняются, колеблются, но эта колеблемость не одинакова и может быть вызвана следующими причинами: влиянием общих факторов, определяющих главное направление, основную тенденцию развития явления; влиянием факторов общего характера, действующих периодически, сезонных колебаний и т.д.; влиянием специфических факторов, каждый из которых действует в разных направлениях, и их действие несущественно с точки зрения результатов развития явления, случайных колебаний. Рис. 10.1. Схема статистического анализа одномерных временных рядов Тип связи между компонентами временного ряда можно определить по нормальному распределению отклонений эмпирических значений уровней временного ряда от теоретических, полученных по уравнению тренда. В случае нормальности распределения абсолютных отклонений связь является аддитивной, а относительных мультипликативной. Основные компоненты могут воздействовать на величину уровней временного ряда по-разному: если факторы, образующие эти компоненты, мультипликативные, то значения уровней временных рядов являются произведением этих компонентов: ; (10.1) если факторы аддитивные, то значения уровней временных рядов являются суммой компонентов: ; (10.2) если факторы временного ряда выражены комбинированно, то значения уровней являются или произведением, или суммой компонентов: , (10.3) где T тенденция; С сезонный компонент; e случайный компонент. Все компоненты временного ряда взаимосвязаны между собой и являются теоретическими понятиями. С этой точки зрения разделение временных рядов на компоненты - это теоретическая абстракция, так как данное разделение является чисто математической процедурой и осуществляется на базе статистических методов. Но, не смотря на условность такого расчленения фактических уровней рядов, такой прием может оказаться довольно полезным для решения разных проблем анализа и прогнозирования на базе временных рядов. По поводу расчленения временных рядов на компоненты известный русский ученый Четвериков Н. С. отмечал, что «расчленению подвергается динамика, а не само явление, участвующее не раздельно во всем сложном движении». Тип связи между компонентами можно также определить по динамике отклонений эмпирических значений уровней временного ряда от теоретических, полученных по уравнению тренда. Если абсолютные отклонения имеют тенденцию к росту, а относительные варьируют приблизительно на одинаковом уровне, то это свидетельствует о мультипликативной связи тренда и сезонного компонента. На практике выделить компоненты сложно, так как отдельные последующие значения временных рядов зависят от предыдущих. Поэтому неверно допускать, что факторы, влияющие на колебания уровней, независимы. Кроме того, статистическая совокупность, изучаемая в течение длительного периода, перестает быть такой же самой совокупностью, так как могут измениться основные факторы, влияющие на ее формирование. На первой стадии анализа для разложения рядов на составные компоненты и ус

Пособие подготовлено коллективом преподавателей кафедры теории статистики и прогнозирования мэси: доц. Минашкин В. Г 4 чел. помогло.

Глава 10. Моделирование основных тенденций и закономерностей бизнес-процессов

Комментариев нет:

Отправить комментарий