Методы корректировки динамического ряда

из "Основы имитационного моделирования сложных экономических систем "

Если рассматриваемый динамический ряд подозревается в несопоставимости его членов по каким-либо причинам, то он должен быть проанализирован на одинаковость баз сопоставления и наличие факторов, воздействующих на данный ряд, но не входящих в предмет исследования в этом случае. Других вариантов несопоставимости членов динамического ряда придумать трудно. [c.48]
Одинаковость баз сопоставления проверить просто. Если рассматриваются, например, годовые, квартальные или месячные данные, то нужно учитывать, что каждый год, квартал или месяц может иметь различное число рабочих дней за эти периоды. Следовательно, когда речь идет об объеме выпуска продукции, транспортных перевозках, объеме сделок на бирже и тому подобном, то различное число дней в расчетных периодах может оказать существенное влияние. [c.48]
Устранить эту несопоставимость можно различными способами. Самое простое — пренебречь ею. Если необходимо более точное исследование, то можно усреднить число рабочих дней в каждом одноименном периоде, затем найти среднее значение показателя за каждый день и уменьшить (увеличить) член ряда на величину показателя, соответствующего недостатку или избытку числа рабочих дней в рассматриваемом периоде. [c.48]
В случаях более или менее постоянного различия в числе рабочих дней или часов в месяце или неделе возможно построение циклической волны рабочих дней или часов в заданном периоде по аналогии с построением сезонной волны [30, с. 48-50]. [c.49]
Несопоставимость членов динамического ряда возникает также, если имеют место факторы случайного характера, не являющиеся предметом данного исследования. Например, производственный цикл какого-то объекта был нарушен из-за стихийного бедствия, забастовки, крупной аварии и т.п. В этих случаях возможно устранить случайные возмущения различными путями. Например, изучая графическое изображение ряда визуально, можно увидеть и вычеркнуть данное значение ряда, заменив его на другое, например, на усредненное значение предыдущего и последующего членов ряда. Можно применить также методику Ирвина [44, с. 31—32] или метод исследования стандартных отклонений. [c.49]

Вернуться к основной статье