Сезонная составляющая динамики

из "Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода "

Сезонную составляющую, по определению, могут содержать только временные ряды с шагом по времени меньше года (полугодовые, квартальные, месячные и т. д.). [c.18]
Различают цикличность и периодичность. Под цикличностью понимается повторяемость явления в общих чертах. Периодичность является частным случаем цикличности, когда картина повторяется в деталях на каждом следующем цикле. Сезонные колебания дают пример цикличности, но, вообще говоря, не периодичности, поскольку, несмотря на повторяемость в общих чертах, они очень часто демонстрируют эволюцию со временем как масштаба, так и формы. Заметим, что сезонные колебания являются весьма специфичным частным случаем цикличности, когда продолжительность цикла можно считать постоянной. Эта специфика существенно используется при идентификации сезонной составляющей. Соответствующие методы значительно отличаются от методов идентификации циклов общего вида, которые применяются, например, при анализе циклов деловой активности. [c.18]
Интервальные временные ряды, как правило, в большей мере, чем мо-ментные, подвержены влиянию сезонного фактора, что хорошо видно при сопоставлении рис. 2.1,а,б,в и рис. 2.2,а,б,в. Это обусловлено соотношениями между переменными типа запаса и типа потока и, соответственно, между моментными и интервальными экономическими временными рядами. Так, временной ряд, сформированный из первых разностей уровней моментного ряда, является интервальным, а временной ряд, сформированный из сумм нарастающим итогом всех членов интервального ряда, начиная с некоторого фиксированного периода по текущий, является момент-ным. Таким образом, соотношение между моментными и интервальными рядами подобно соотношению между функциями и их производными. Изменения с течением времени (в том числе и сезонные) многих переменных типа запаса реализуются в экономике через их приросты (скажем, объем денежной массы изменяется вследствие эмиссии), т. е. через переменные типа потока, суммирование которых нарастающим итогом уменьшает масштаб сезонной составляющей (как и календарной) в относительном выражении. [c.19]
На рис. 2.5 показана оценка сезонной составляющей временного ряда производства электроэнергии и этот же ряд с элиминированными календарной и сезонной составляющими. Произведение двух рядов, приведенных на рис. 2.5, дает ряд, график которого представлен на рис. 2.4,6. Видим, что после удаления календарной и сезонной составляющих динамика этого ряда не содержит явно выраженных циклических составляющих со средней продолжительностью циклов, не превышающей одного года (ср. рис. 2.1,в и рис. 2.5,6). Сезонная составляющая, график которой приведен на рис. 2.5,а, демонстрирует плавную эволюцию со временем масштаба и формы сезонных колебаний. [c.19]
Заметим, что хотя для очень многих задач анализа экономической динамики сезонная составляющая не является информативной и поэтому должна быть элиминирована, существуют задачи, в которых сезонная составляющая является информативной. Так, планирование поставок товаров в торговую сеть осуществляется в соответствии с ожидаемой динамикой спроса и в данном случае сезонная составляющая (как и календарная) несет очень важную информацию. Таким образом, наличие сезонной составляющей не всегда приводит к несопоставимости уровней временных рядов и вопрос о необходимости ее удаления должен решаться в каждом конкретном случае в зависимости от задачи исследования. [c.20]
Для идентификации сезонной составляющей из совокупности сезонной, нерегулярной и трендовой составляющих необходимо привлечение дополнительной информации о виде функции F(-) в (2.1) и о свойствах составляющих динамики. [c.21]
Эти два типа моделей сезонности являются простейшими. [c.21]
Для того чтобы выделить составляющие динамики из их совокупности, необходимо знать, чем составляющие динамики различаются между собой. Сезонные эффекты, несмотря на то что время их наступления и характер год от года могут несколько изменяться, имеют достаточно регулярный, повторяющийся в общих чертах характер, которого другие компоненты временного ряда (за исключением календарной составляющей), как правило, не имеют. Повторяемость сезонных колебаний и позволяет проводить идентификацию сезонной составляющей. [c.21]
Проведение сезонной корректировки базируется на наличии двух видов близости (связности) между членами временного ряда связности между соседними членами ряда и близости между членами ряда, соответствующими одинаковым месяцам (кварталам) соседних лет. Последний вид связности присущ только сезонной составляющей, тогда как компонента тренда и конъюнктуры и нерегулярная составляющая им не обладают. [c.21]
Разработано большое количество методов сезонной корректировки, наиболее распространенные из них описаны, в частности, в [2-8]. История развития методов сезонной корректировки отражена в [5,7], описание ранних методов можно найти в [1,5,7]. [c.22]
Большинство методов сезонной корректировки можно отнести к одной из двух групп (подробнее см. [7]). Первую группу составляют алгоритмы, основанные на методах линейной фильтрации, единых для многих обрабатываемых временных рядов. Другими словами, характеристики используемых фильтров либо совсем не зависят от свойств обрабатываемых временных рядов, либо на них можно оказывать некоторое влияние, изменяя значения небольшого числа параметров методов. Наиболее известными представителями этой группы являются методы семейства Х-11 [2,4], разработанные, в основном, в Бюро переписей США и используемые в статистических органах многих стран мира. [c.22]
Несмотря на то что с теоретической точки зрения методы второй группы обладают несомненными преимуществами, на практике они пока еще далеко не всегда позволяют получать более качественные результаты (сравнение различных методов сезонной корректировки проводится в [5,7]). Кроме того, поскольку развитие и практическое использование методов первой группы началось гораздо раньше, то эти методы получили гораздо более широкое распространение, а соответствующие пакеты программ достигли зрелости. [c.22]
Еще одно замечание касается того, какие методы нельзя считать методами сезонной корректировки. В качестве метода сезонной корректировки иногда рекомендуют использовать метод укрупнения интервалов, который состоит в том, чтобы на основе месячного или квартального временного ряда, содержащего сезонную составляющую, получить временной ряд в годовом выражении, который сезонной составляющей не содержит по определению. Несмотря на то что метод укрупнения интервалов, несомненно, позволяет избавиться от сезонной составляющей, он не решает задачу сезонной корректировки, а лишь обходит ее. В самом деле, смысл проведения сезонной корректировки состоит в том, чтобы придать уровням временного ряда сопоставимость в пределах года. Другими словами, проведение сезонной корректировки является средством повышения на порядок точности измерений во временной области не проводя сезонной корректировки можно идентифицировать изменения тенденций за время порядка года, тогда как ее проведение позволяет идентифицировать изменения за время порядка месяца. Метод же укрупнения интервалов не позволяет повысить точности идентификации изменения тенденций во временной области. Рекомендация использовать метод укрупнения интервалов для проведения сезонной корректировки сродни рекомендации использовать гильотину для борьбы с головной болью. [c.23]
Также встречаются рекомендации проводить для удаления сезонной составляющей сглаживание скользящим средним с тем, чтобы получаемая в результате достаточно гладкая оценка трендовой составляющей не содержала сезонной составляющей. Хотя этот метод также позволяет удалить сезонную составляющую, его нельзя считать методом сезонной корректировки, поскольку вместе с сезонной составляющей он, вообще говоря, удаляет (или искажает) и высокочастотные составляющие компоненты тренда и конъюнктуры, анализ которых обычно представляет основной интерес. Таким образом, и этот прием не позволяет повысить точность идентификации изменения тенденций во временной области. [c.23]
Также встречаются рекомендации использовать методы на основе разложения в ряд Фурье для проведения сезонной корректировки. Эти методы, как и только что рассмотренные, основанные на использовании не изменяющихся индексов сезонности, пригодны лишь для случая строгой периодичности и поэтому в общем случае не являются адекватными. [c.24]
Методы сезонной корректировки, основанные на определении не изменяющихся от года к году индексов сезонности, в силу своей простоты вполне пригодны для использования в учебных целях в качестве иллюстрации явления сезонности, для оценки масштаба сезонной составляющей, для описания подходов к сезонной корректировке и т. п., однако они не используются в профессиональной практике анализа данных. Их непригодность для практического использования была осознана многие десятилетия назад (см., например, работу начала XX в. [9] и вышедшие много лет назад труды конференций [10,11]). [c.24]

Вернуться к основной статье