logo
Статистика конспект

Моделирование тенденции временного ряда

При анализе рядов динамики необходимо установить закономерность изменения уровней изучаемого явления. Ряды динамики экономических показателей могут иметь тенденцию четкого увеличения, четкого снижения, либо уровни ряда претерпевают самые различные изменения. Они могут то возрастать, то убывать, и общая тенденция развития не совсем ясна. На динамику изучаемого показателя оказывают влияние множество факторов в течение длительного периода времени.

Ряд динамики может быть представлен в виде составляющих:

Изучение тренда включает два основных этапа:

Экстраполяция– продолжение временного ряда на будущее по выявленной закономерности его развития.

Выделение тренда может быть произведено тремя методами:

Выявление основной тенденции может быть осуществлено методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупнённые интервалы, состоящие из равного числа уровней. Полученная средняя относится к середине укрупнённого интервала. При использования метода скользящей средней ряд динамики сокращается на К–1, гдеК– число уровней, включённых в период сглаживания.

Пример расчёта скользящей средней представлен в табл. 14

Таблица 14

Выпуск продукции в тыс. руб.

Скользящая сумма

Скользящая средняя

1

7

2

2

12

4

3

3

11

3,7

4

6

16

5,3

5

7

18

6

6

5

23

7,7

7

11

24

8

8

8

28

9,3

9

9

20

6,7

10

3

Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости.

Параметры уравнения рассчитываются с помощью методов наименьших квадратов.

где n– число фактических уровней динамического ряда;

уi– фактические уровни динамического ряда;

–расчётные (теоретические) уровни динамического ряда

Расчёт параметров уравнения можно упростить, если при обозначение времени tиспользовать способ отсчёта времени от условного начала. При этом необходимо соблюдать условия. При нечётном числе уровней ряда динамики среднее значение обозначаем через 0 и принимаем его за условное начало отсчёта времени с интервалом +1 всех последующих уровней и –1 всех предыдущих уровней. При чётном числе уровней два средних значения обозначаем +1 и –1 и принимаем их за условное начало отсчета времени с интервалом +2 всех последующих уровней и –2 всех предыдущих уровней.

При использовании способа отсчёта времени от условного начала параметры линейного уравнения тренда определяются по следующим формулам :

По исчисленным параметрам составляем линейное уравнение тренда:

Расчет параметров линейного уравнения тренда представлен в табл. 15.

Таблица 15

y

t

Yt

t2

1

7

-9

-63

81

4,75

2

2

-7

-14

49

5,05

3

3

-5

-15

25

5,35

4

6

-3

-18

9

5,65

5

7

-1

-7

1

5,95

6

5

+1

5

1

6,25

7

11

+3

33

9

6,55

8

8

+5

40

25

6,85

9

9

+7

63

49

7,15

10

3

+9

27

81

7,45

61

0

51

330

61


Для получения обобщённой статистической оценки тренда использован метод аналитического выравнивания, суть которого состоит в том, что основная тенденция развития рассчитывается как функция времени

где - уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времениt.

Для отображения основной тенденции объёмов продаж во времени могут быть использованы следующие функциональные уравнения:

где а0, а12 – параметры уравнения,

t – условное обозначение времени.

Определение теоретических (расчётных) уровней уt производится на основе адекватной математической функции, которая наилучшим образом отображает основную тенденцию ряда динамики. Параметры каждого из рассмотренных уравнений можно определить методом наименьших квадратов. В качестве независимой переменной используется время t= 1, 2, ...,n, а в качестве зависимой переменной – фактические уровни временного ряда уt.

Тип тенденции можно определить на основе качественного анализа, построения графика уровней ряда от времени, расчёта основных показателей динамики. Если выбранный тип математической функции адекватен основной тенденции развития изучаемого явления во времени, то синтезированная на этой основе трендовая модель может быть использована для прогнозирования.

Выбор наилучшего уравнения тренда осуществляется путём перебора основных форм тренда и оценочных показателей для каждого уравнения. Реализация этого метода осуществляется с использованием типовых компьютерных программ.