Глава 12. Динамический анализ временных рядов [c.180]
К динамическим типам задач интегрального метода факторного анализа следует относить расчеты, связанные с анализом временных рядов экономических показателей. В этом случае можно подобрать, хотя и приближенно, уравнение, описывающее поведение анализируемых факторов во времени за весь рассматриваемый период. При этом в каждом разбиваемом элементарном периоде может быть принято индивидуальное значение, отличное от других. [c.133]
Методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематический) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом. Временной ряд yt по признаку определенности состоит из детерминированной (xt) и стохастической (1/) составляющих, т. е. yt = xt+ %(. [c.21]
Для выявления тенденции движения процентных ставок в статистике используют различные методы анализа временных рядов. Методология анализа динамических рядов достаточно подробно рассматривалась в курсе общей теории статистики. Остановимся на тех приемах статистического анализа временных рядов, которые наиболее часто применяются на практике. [c.607]
Динамические ряды дают возможность определить, как изменялся данный показатель во времени под влиянием различных факторов. Анализ временных рядов может быть использован для прогнозирования изменения данного показателя за пределами периода наблюдений. Цифровые данные в процессе анализа можно располагать в виде таблиц и изображать графически. Графики нагляднее таблиц, они позволяют обнаруживать тенденции и связи различных экономических явлений. [c.152]
Сущность методов экстраполяции состоит в том, что, анализируя изменение отдельных параметров разрабатываемых продуктов в прошлом и исследуя факторы, обусловливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях развития и путях совершенствования техники в будущем. В научно-техническом прогнозировании принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции задачи динамического и статического анализа. В динамической задаче главным и единственным фактором развития выступает фактор времени. В этом случае прогноз развития научного направления или вида техники составляется на основе тщательного анализа временных рядов, отражающих изменение того или иного прогнозируемого параметра во времени. Например, анализируется изменение во времени таких параметров, как мощность, [c.48]
Данный пакет позволяет решать типовые задачи статистического анализа и построения эмпирических моделей следующих разделов математической статистики и теории вероятностей преобразование данных статистические характеристики и их оценки законы распределения порядковые статистики статистическая проверка гипотез корреляционный анализ анализ временных рядов построение эмпирических моделей с одной и многими независимыми переменными, в том числе моделей со случайными переменными, нелинейных относительно параметров и с ограничениями на параметры, векторных и динамических моделей оценка линейных моделей, в том числе оценка параметров и доверительных интервалов параметров моделей и зависимой переменной, анализ остатков, прогнозирование зависимой переменной, решение динамических моделей. [c.180]
В теории анализа хозяйственной деятельности [2J исходным пунктом прогноза является признание факта преемственности изменений экономических показателей от прошлого к настоящему, а от него к будущему. Поэтому при перспективных расчетах рекомендуется применять различные методы и приемы прогнозирования на базе динамических (или временных) рядов. Однако, представляется, что этот путь малоперспективен, так как здесь нет места субъективному пониманию экономических явлений и процессов, опыту и интуиции работника управления. [c.92]
Наиболее часто для прогнозирования I типа используются методы, основанные на анализе временных рядов. Эти методы имеют разную сложность. Так, например, если все имеющиеся данные существенны и имеют равную ценность для прогноза, можно найти среднее всех значений динамического ряда, это и будет являться прогнозом на один [c.148]
Совместные распределения количественных признаков. Условные распределения. Независимость признаков. Критерий Пирсона. Таблица сопряженности. Регрессионный и корреляционный анализ. Метод наименьших квадратов. Коэффициент корреляции. Дисперсионный анализ однофакторный, многофакторный без повторений. Анализ временных рядов. Тренд, сглаживание, сезонность, циклы. Стационарные ряды. Динамические регрессии. Ложная регрессия. Коинтеграция. [c.49]
Определение тенденции временных рядов. Выявление тенденций изменения экономического явления во времени (или выравнивание динамического ряда) является наиболее простым методом количественного анализа и прогноза динамики явления. Экономическое явление рассматривается здесь как функция от времени. Закономерности изменения изучаемого явления во времени, установленные на базе фактических данных, в данном случае распространяются на прогнозируемый период. Однако метод экстраполяции действующей временной тенденции можно считать оправданным и эффективным только в том случае, если прогнозируемый [c.53]
Анализ динамических (временных) рядов показателей хозяйственной деятельности, расщепление уровня ряда на его составляющие (основную линию развития — тренд, сезонную, или периодическую составляющую, циклическую составляющую, связанную с воспроизводственными явлениями, случайную составляющую) — задача временного факторного анализа. [c.102]
В экономическом анализе применяются почти все виды графиков диаграммы сравнения, диаграммы временных рядов, кривые распределения, графики корреляционного поля, статистические картограммы. Особенно широко распространены в анализе диаграммы сравнения — для сравнения отчетных показателей с плановыми, предшествующих периодов и передовых предприятий отечественных или зарубежных. Для наглядного изображения динамики экономических явлений (а в анализе с динамическими рядами приходится иметь дело очень часто) используются диаграммы временных рядов. [c.152]
Рассмотрим методы основного статистического анализа цен акций как одного из важнейших биржевых показателей. С этой целью используются статистические методы анализа временных (динамических) рядов. [c.369]
Автокорреляция в динамических рядах валютных курсов. Уровень валютного курса формируется под воздействием множества факторов, в том числе в значительной степени его величины в предыдущий момент времени. Это значит, что рассматриваемым временным рядам свойственна автокорреляция, поэтому ее оценка — необходимый элемент правильного статистического анализа. [c.666]
При моделировании и оценке тесноты связи приходится учитывать тот факт, что анализ ведется на основе динамических рядов. Об относительно высокой автокорреляции временных рядов валютного курса сказано выше. [c.670]
Одна из важнейших задач (этапов) анализа временного (динамического) ряда, как отмечено выше, состоит в прогнозировании на его основе развития изучаемого процесса. При этом исходят из того, что тенденция развития, установленная в прошлом, может быть распространена (экстраполирована) на будущий период. [c.144]
В-четвертых, существует два подхода к анализу явлений статический и динамический. Статический подход встречается чаще, поскольку проведение его проще и не требует использования сложных математических методик. Динамический анализ (анализ рядов данных во времени) нередко предполагает рассмотрение автокорреляционных зависимостей, что требует от аналитика владения сложным эконометрическим инструментарием. [c.97]
В математических методах прогнозирования широко используется обработка и анализ динамических (временных) рядов. Динамический (временной) ряд представляет собой данные, характеризующие значение экономического (или другого) явления за определенный промежуток времени (интервальный ряд) или на определенный момент, (момент-ный ряд). Динамический ряд товарооборота является интервальным. [c.28]
В 10-й главе рассмотрено применение регрессионного анализа при изучении динамических (временных) рядов. [c.11]
Возникает вопрос как определить значение временного запаздывания для каждого показателя Для определения соответствующих временных лагов используем корреляционный анализ динамических рядов данных. Основным критерием для определения временного лага является наибольшая величина коэффициента взаимной корреляции временных рядов показателей с различным периодом запаздывания их влияния на показатель инфляции. В итоге уравнение примет следующий вид [c.311]
В силу реально сложившихся условий статистические данные, характеризующие производственную деятельность большинства отечественных предприятий, представлены непрерывными дискретными динамическими рядами небольшой протяженности, упорядоченными по параметру - временному интервалу, равному (чаще всего) одному году. По своей природе это типичные короткие временные ряды. Они имеют сложную природу происхождения, отражая, прямо или опосредованно, влияние большого числа формирующих их факторов. Результативный анализ эволюции подобных процессов (имеющих как экономическую, так и производственную природу происхождения) базируется на тщательном исследовании всех влияющих факторов. Это крайне сложная, а подчас просто нереальная, с практической точки зрения, задача, поскольку обычно мало что известно о фактической связи изучаемых факторов и прогнозируемого экономического параметра. Но поскольку совокупное влияние формирующих факторов определяет некоторую закономерность изменения рассматриваемого параметра во времени, эта закономерность может быть исследована по временному ряду наблюдений за выбранным параметром. Существенных результатов в ряде случаев можно добиться при анализе и прогнозе отдельного целенаправленно сформированного временного (динамического) ряда. Безусловно, наличие априорной информации о функционировании изучаемого процесса значительно облегчает проблему, но в общем случае это типичная задача [c.27]
Для анализа работы предприятий и отрасли промышленное сти недостаточно иметь показатели объема продукции за тот или иной период времени. Необходимо сопоставление объема продукции отчетного периода с какой-либо базой. В качестве базы служит прежде всего план, потом предыдущий период или-одноименный период прошлого года. Существует также необходимость получения динамических показателей за ряд месяцев или лет. [c.51]
Процентное изменение не может быть пригодным временным рядом для нелинейного динамического анализа системы. UHO отбеливает данные путем исключения последовательной Зависимости, которая может проявляться в шуме нелинейной зависимой структуры. Когда ученые изучают турбулентность [c.189]
Исследование динамики сводных нар.-хоз. показателей производится методами анализа динамических (временных) рядов. В капиталистич. странах Запада эти методы получили особенно широкое распространение после мирового кризиса 1929—33 как один из способов изучения экономич. циклов капиталистич. х-ва. Изучение рыночного спроса и динамики цен привело к построению разнообразных спец. индексов цен и к созданию теории индексов как спец. раздела статистики математической. [c.412]
Менее разработанными (и главное, менее употребимыми, хотя и очень важными для аудиторских оценок) можно считать методические приемы экономико-статистического изучения динамики хозяйственных систем во времени. Чаще всего такой анализ осуществляется либо за незначительные интервалы (на начало и на конец отчетного периода), либо на основе статистического изучения временных рядов [8, 19, 26]. Возможности компьютеризации аудиторской деятельности на этой основе используются далеко не полностью как на Западе [10, 12, 30, 67, 72], так и в России [68]. Исследованию проблем обогащения методических приемов по статистической обработке временных рядов [8, 19, 26] и по структурно-динамическому компьютерному анализу функционирования хозяйственных систем для аудиторской оценки траектории их развития посвящена гл. 6 настоящей книги. [c.77]
ДИНАМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ — экономический анализ, проводимый с целью установления изменений показателей с течением времени. Проводится посредством составления аналитических таблиц и рядов динамики. [c.190]
Рассматривается моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов, моделирование систем массового обслуживания, методы и модели корреляционно-регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов экономических показателей. Приводятся оптимизационные методы и модели в управлении экономическими системами, линейное, динамическое, параметрическое и целочисленное программирование, а также транспортные задачи линейного программирования, теория игр и принятие решений. [c.2]
Под прогнозом в данном случае понимается оценка будущих значений показателя, полученная на основе некоторой обладающей наилучшими статистическими свойствами модели. Более подробно о моделировании временных рядов можно прочитать, например, в книгах Энтов P.M., Дробышевский, В.П. Носко С.М., Юдин А.Д. (2001), Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей, Москва, ИЭПП P.M.Энтов, В.П.Носко, А.Д.Юдин, П.А.Кадочников, С.С.Пономаренко (2002), Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей, Москва, ИЭПП Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С. Пономаренко (2003), Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий, Москва, ИЭПП [c.41]
Четвериков Н.С. Сглаживание динамических рядов / Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М. Наука, 1973. С. 106-135. [c.148]
В динамической задаче главным и единственным фактором развития выступает фактор времени. В этом случае прогноз развития научного направления или вида техники составляется на основе тщательного анализа временных рядов, отражающих изменение того или иного прогнозируемого параметра во времени. Например, анализируется изменение во времени таких параметров, как мощность, скорость, надежность, разрешающая способность, весогабаритные характеристики и пр. [c.112]
Анализ временных рядов включает в себя очень широкий спектр проблем. В этой главе мы ограничимся четырьмя целями. Первая — это объяснить доступным языком значение наиболее важных терминов, используемых- и анализе временных рядов (динамических процессов). Вторая — проанализировать процесс построения временных рядов как однофакторный стохастический процесс, т.е. стохастический процесс, составляющие которого являются функциями одной рассматриваемой переменной. Третья и четвертая цели — объяснить два эконометрических метода, используемых для анализа временных рядов. Термин "эконо-метрические методы" здесь показывает, что процесс моделируется как функция, зависящая от нескольких переменных, не только от рассматриваемой. Два метода, которые в последнее время все чаще используются при анализе финансовой информации, — это коинтеграция и авторегрессионная условная гетероскедастичность (AR H) и ее обобщенная форма — GAR H. Однако перед тем, как приступить к анализу этих концепций, мы должны определиться с некоторыми понятиями и объяснить некоторые основные формы анализа временных рядов. [c.314]
Нельзя согласиться с первым мнением Ф. Миллса, так как плавный уровень изучаемых динамических рядов может быть различен в зависимости от характера данного явления. Он может быть линейным, параболическим, гиперболическим и т. д. Мы предпочитаем точку зрения Н. К. Дружинина [40]. Исключая уровни динамических рядов, коррелируем отклонения от них. При этом не имеет значения, выражается ли этот уровень прямой или параболой. Отклонения от уровней временных рядов, независимо от их формы, являются беспорядочными числами, к которым можно применять корреляционно-регрессионный анализ. [c.73]
Определенное развитие в специальной литературе и в практических исследованиях нашли статистические проблемы исследования временных рядов. Временные ряды экономических показателей имеют в общем случае две особенности по сравнению с пространственными совокупностями — тенденция в изменении значений показателей и периодические колебания уровня экономических показателей. Поскольку основные мате-матико-статистические методы (в частности, методы исследования связей) предназначены для исследования стационарных статистических рядов, где отсутствуют систематические (закономерные) тенденции изменения уровня показателя, то возникает задача исключения этих тенденций из временных рядов. Для этой цели разработано множество методов. После исключения тренда в зависимости от характера динамики применяются уже специально разработанные методы анализа динамических процессов или модификаций известных аналитических приемов. [c.114]
Обработка и анализ динамических рядов заключаются в выявлении их общей тенденции (тренда) и сезонных колебаний. Для определения тренда динамического ряда, характеризующего развитие определенного процесса, необходимо преобразовать ряд (выравнить его эмпирические данные) с тем, чтобы исключить влияние на него случайных отклонений в ту или другую сторону. Обработку временного ряда можно производить различными методами. Наиболее распространены методы аналитического выравнивания. [c.28]
К этому же времени относится привлечение ученых-экономистов (А. Маршалла, С. Джевонса, К. Менгера) к парламентской деятельности, что подтолкнуло их к анализу макроэкономических проблем на основе временных рядов таких показателей, как, например, валютные курсы и т.п. Это также явилось важным шагом в подготовке развития эконометрики. Многие исследователи признают первой работой, которая могла бы быть названа эконометрической, книгу американского ученого Г. Мура (1869—1958) Законы заработной платы эссе по статистической экономике (1911). Г. Муром былет проведены анализ рынка труда, статистическая проверка теории производительности Дж. Кларка, а также изложены основы стратегии объединения пролетариата и т. д. В это время для США решение этих вопросов было безотлагательным рабочий класс стремительно.рос, возникали такие объединения, как Индустриальные рабочие мира и другие радикально настроенные организации. Г. Мур подошел к анализу поставленных проблем с позиций высшей , как он называл, статистики, используя все достижения теории корреляции, регрессии, анализа динамических рядов. Он стремился показать, что сложные математические построения, наполненные фактическими данными, могли составить основу для разработки социальной стратегии. [c.10]
В двенадцатой главе дается обзор широко используемых в эко-нометрическом анализе динамических моделей. Приводятся модели с лагами в независимых переменных и авторегрессионные модели. Рассматриваются проблемы прогнозирования на основе временных рядов. [c.9]
В задачах анализа динамики объектами обработки являются временные ряды. Временным рядом (синонимы — динамический ряд, ряд динамики, хронологический ряд, time series) называют упорядоченное множество, характеризующее изменение показателя во времени. Элементами такого множества являются члены временного ряда. Они состоят из численных значений показателя, называемых уровнями временного ряда, и периодов, к которым относятся уровни. Под периодами понимаются моменты или интервалы времени. Таким образом, при работе с временными рядами время считается дискретным. [c.9]
Смотреть страницы где упоминается термин Динамический анализ временных рядов
: [c.59] [c.80] [c.160] [c.48] [c.8] [c.327]Смотреть главы в:
Хаос и порядок на рынках капитала -> Динамический анализ временных рядов