Структура ряда динамики. Проверка ряда на наличие тренда

из "Статистика курс лекций "

Проверка на наличие тренда в ряду динамики может быть осуществлена по нескольким критериям. [c.100]
В образовавшейся последовательности типов определяется число серий. Серией называется любая последовательность элементов одинакового типа, граничащая с элементами другого типа. В данном примере число серий (R) равно 2. [c.101]
Для данного ряда R = 6. [c.101]
Здесь п — число уровней ряда. [c.101]
Как видно, для ряда динамики уровня брачности показатель числа серий R = 2 выходит за пределы возможного случайного поведения и, следовательно, в изменении уровней ряда имеется общая закономерность, тенденция. Напротив, для ряда объемов продажи акций число серий R = 6 вполне (с Р = 0,954) укладывается в пределах случайного поведения и гипотеза о наличии общей закономерности снижения или возрастания объемов продаж во времени не может быть принята (с вероятностью ошибки 0,046). [c.101]
Непосредственное выделение тренда может быть произведено тремя методами. [c.102]
При нечетном сглаживании полученное среднее арифметическое значение закрепляют за серединой расчетного интервала, при четном этого делать нельзя. Поэтому при обработке ряда четными интервалами их искусственно делают нечетными, для чего образуют ближайший больший нечетный интервал, но из крайних его уровней берут только 50 %. [c.102]
Для последних двух точек ряда расчет сглаженных значений полностью симметричен сглаживанию в двух начальных точках. [c.102]
Целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости f(t). На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса. [c.103]
Линейная зависимость выбирается в тех случаях, когда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные цепные приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению. [c.103]
Параболическая зависимость используется, если абсолютные цепные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но абсолютные цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют. [c.103]
Экспоненциальные зависимости применяются, если в исходном временном ряду наблюдается либо более или менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо, при отсутствии такого постоянства, — устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста, цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т. п.). [c.103]
Для линейной зависимости (f(t) - а0 + a,t) параметр Эд обычно интерпретации не имеет, но иногда его рассматривают как обобщенный начальный уровень ряда а, — сила связи, т. е. параметр, показывающий, насколько изменится результат при изменении времени на единицу. Таким образом, а, можно представить как постоянный теоретический абсолютный прирост. [c.104]
Выравнивание проведено по линейной трендовой модели. Оценка параметров уравнения выполнена методом наименьших квадратов. [c.105]
Параметры последнего уравнения регрессии можно интерпретировать следующим образом а0 = 11,077 — это исходный уровень брачности по России за период до 1977 г. а, = - 0,146 — показатель силы связи, т. е. в России за период с 1977 по 1990 г. происходило снижение уровня брачности на 0,146 %о ежегодно. [c.105]

Вернуться к основной статье