Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Методы анализа основной тенденции в рядах динамики




Тренд – основная достаточно устойчивая тенденция развития явления в ряду динамики, иначе говоря, плавное и устойчивое изменение уровней (у) во времени.

На тренд оказывают влияние следующие составляющие: 1) характер тренда; 2) сезонная компонента; 3) случайная компонента.

 

В ряде случаев уровни ряда меняются таким образом, что не видна общая тенденция их изменения. Чтобы ее уловить, необходимо иметь данные за длительный период времени, а основную тенденцию всегда определяет некоторый фактор f, но вместе с ним действуют другие факторы – случайные, разовые, периодические. График ряда обычно имеет форму ломаной с подъемами и спадами, уловить главную тенденцию можно с использованием трех методов, которые позволяют количественно отразить эту главную тенденцию:

1. Метод укрупнения интерваловнаиболее простой, основан на укрупнении периодов времени, т.е. на переходе от менее продолжительных периодов к более продолжительным. Средняя рассчитывается по укрупненным интервалам, поэтому она позволяет выявить и направление, и характер тренда.

2. Метод скользящей среднейзаключается в том, что рассчитывается средний уровень первых несколько по счету уровней ряда, затем на втором шаге средняя рассчитывается для такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее с третьего и так далее. Таким образом, средняя как бы «скользит» по временному ряду от его начала к концу, причем каждый раз один уровень отбрасывается в начале и добавляется следующий. В результате случайные отклонения сглаживаются.

Недостаток – скользящая средняя не дает полного выравнивания ряда.

3. Метод аналитического выравниваниязаключается в том, чтобы фактические уровни ряда заменить уровнями, которые вычисляются на основе некоторой выбранной типовой математической функции в предположении, что она наилучшим образом описывает эмпирические данные. Иными словами, используется метод регрессионного анализа, когда в качестве факторного признака выступает время (t).

В качестве типовой функции может быть:

линейная;

параболическая;

гиперболическая и т.д.

Расчет параметров этих функций производится с помощью МНК с помощью критерия минимизации:

; где:

- выровненные уровни, которые располагаются на теоретической линии;

- фактические уровни

Линейное уравнение:

Используя критерий минимизации и беря частные производные по неизвестным параметрам и получаем систему нормальных уравнений с двумя неизвестными и . При этом система нормальных уравнений примет вид:

Рассмотрим на примере все три метода выравнивания:

отсюда


Таблица 8.6.1.


Поделиться:

Дата добавления: 2015-08-05; просмотров: 59; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.006 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты