Любопытные результаты можно получить, если к каждому вхождению в рынок подходить как к эксперименту с монетами, где денежная ставка делается на наиболее вероятный с точки зрения трейдера исход. В этом нам может помочь такое понятие, как "случайный тренд". Чтобы воспользоваться им, заложим основу, на которой будем далее возводить свои построения. [c.178]
Большинство временных рядов характеризуется колебаниями, которые можно разделить на вековые (тренд), сезонные и случайные. Тренд описывает усредненную тенденцию изучаемого процесса (его детерминированную компоненту). Линию тренда можно отождествить с линией регрессии в корреляционном анализе. Тренд учитывается лучше, если информация берется по нескольким периодам [c.122]
Вариантом горизонтального анализа является трендовый анализ (анализ тенденций развития), при котором каждая позиция отчетности сравнивается с рядом показателей предыдущих периодов и определяется тренд, т.е. основная тенденция динамики показателя, очищенная от случайных влияний и особенностей функционирования организации в конкретном периоде. [c.73]
Чтобы выявить большую тенденцию снижения себестоимости в течение анализируемого интервала времени, следует произвести сглаживание динамического ряда. Необходимость проведения сглаживания динамического ряда себестоимости добычи нефти и газа обусловлена тем, что, помимо влияния на себестоимость главных факторов, которые в конечном счете и формируют конкретный вид детерминированной компоненты (тренда), на уровень себестоимости добычи нефти и газа действует большое число случайных факторов, которые вызывают отклонения уровней от тренда. [c.68]
Существует ряд способов исключения или уменьшения автокорреляции во временных рядах. Наиболее очевидным является исключение тренда из временного ряда и переход к случайной компоненте (et). [c.71]
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]
Анализируя значения временного ряда, надо иметь в виду. его составляющие тренд, циклические, сезонные и случайные колебания. Если тренд — это общая направленность изменений каких-либо значений, то колебания относительно линии тренда [c.77]
Детерминированная составляющая (или тренд) характеризует закономерную динамику развития объекта в целом, а стохастическая составляющая отражает случайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций Xt и 4bt на основе исходных фактических данных об объекте. [c.21]
Анализ движения процентных ставок и проверка их колебаний на случайность позволяют определить общую тенденцию развития показателя во времени с помощью построения трендовых моделей. Построение тренда состоит в аналитическом выравнивании эмпирических данных с целью сглаживания колебаний значений признака. Полученная таким образом общая тенденция развития явления трактуется как эволюционное изменение показателя во времени, свободное от воздействия случайных колебаний. [c.611]
Значения показателей вариации, которые рассчитывают для уточнения формы тренда процентных ставок, могут оказаться достаточно высокими (например, коэффициент вариации составляет 35% и более), что свидетельствует о широкой амплитуде колебаний уровней фактических данных относительно выравненных. Это позволяет предположить, что динамика показателя складывалась под воздействием различных факторов, в том числе циклических, сезонных и случайных. [c.614]
Поскольку интервальные уровни зависят от длительности интервалов времени, а длина месяцев не равная, точнее проводить анализ сезонных колебаний не по фактическим месячным уровням, а по уровням, пересчитанным на равную (30-дневную) длительность всех месяцев или среднесуточным. Если изучаются сезонные колебания за отдельный год, то обычно тренд не принимается во внимание, и отклонения месячных (30-дневных) уровней исчисляются от среднемесячного уровня за год. Кроме рассмотренных показателей колеблемости для характеристики сезонных колебаний важное значение имеет форма сезонной волны , изучаемая с помощью относительных показателей - отношений месячных уровней к среднемесячному (так называемый индекс сезонности ). Лучше, конечно, изучать сезонные колебания за несколько лет, чтобы сгладить случайные колебания и точнее измерить сезонные. Рассмотрим сезонность смертности в Санкт-Петербурге за 1994 - 1996 гг. (табл. 9.9). [c.348]
Наиболее точную и полную методику анализа с разложением ряда динамики на три компонента тренд, сезонную колеблемость и случайную колеблемость рассмотрим на примере динамики импорта КНР по кварталам за 1993 - 1995 гг. (табл. 9.10). [c.349]
Легко заметить, что сумма составляющих дисперсий больше общей дисперсии, что кажется ошибкой. На самом деле, однако, нужно учесть, что колебания - величина не скалярная, а векторная, т. е. имеет не только размер, но и направление, знак. Тренд отделен от колебаний, а все случайные и сезонные колебания могут иметь и совпадающие и несовпадающие знаки, т. е. они могут частично погашать друг друга, что имеет место особенно в конце изучаемого периода. Поэтому общая колеблемость, измеряемая суммой квадратов отклонений (9.47) значительно меньше, чем сумма дисперсий за счет сезонной и случайной колеблемости. По данным табл. 9.10 общая колеблемость составила 288,2. Находим отношение этой величины к сумме сезонной и случайной дисперсий [c.355]
Из табл. 9.11 следует ряд выводов основным источником различия квартальных уровней импорта КНР за изучаемый период времени являлась сезонная колеблемость. Случайная колеблемость существенной роли не играла. Проверка существенности различий по критерию Фишера показала, что и тренд и сезонная колеблемость существенны, как и различия уровней в целом. Табличное значение F в несколько раз меньше фактических, так что вероятность существенности различий много ближе к единице, чем к 0,95, для которой приведены табличные значения F. Отметим, что при изучении сезонных колебаний по месячным уровням, сезонная дисперсия будет иметь (12-1) степень свободы. Сумма степеней [c.355]
Однако, фактические уровни ряда отклоняются от тренда. Уровень цен в 1998 г. также может быть вовсе не равен уровню положения тренда в этом году. Ошибка прогноза конкретного уровня включает две неопределенности во-первых, мы не знаем точно, где окажется тренд в 1998 г., а во-вторых - в какую сторону и на сколько уровень ряда отклонится в 1998 г. от положения тренда. Считая, как уже было сказано, колебания случайно (в основном, случайно) распределенными во времени, т. е. независимыми от тренда, определим ошибку прогноза уровня конкретного года по правилу сложения независимых дисперсий. [c.360]
Известно, что многие процессы, в том числе и экономические, представляют собой сочетание двух процессов детерминированного процесса (тренда) и случайного процесса. [c.450]
Случайные колебания. Эти составляющие представляют собой случайные элементы, которые обычно невозможно предугадать. Например, случайные колебания в объеме производства могут быть вызваны незапланированными остановками и поломками оборудования, плохим качеством материалов или социальным напряжением на производстве. Такие колебания выявляются путем снятия тренда, циклических и сезонных колебаний для данного значения. То, что остается, и есть беспорядочное отклонение. И хотя такое значение нельзя предугадать заранее, его все же целесообразно учитывать при определении вероятной точности принятой модели прогнозирования. Мы остановимся еще на этом вопросе в других разделах данной главы. [c.187]
Выявление циклической составляющей временного ряда может оказаться крайне сложным. И обычно это возможно только тогда, когда имеются данные за продолжительный период времени. Метод сглаживания ряда значений с помощью скользящих средних или экспоненциального сглаживания устраняет сезонные и случайные колебания данных, а оставшиеся значения складываются из тренда и циклических составляющих. Данное пособие не имеет своей целью отдельно рассмотреть вопросы, связанные с циклическими колебаниями. Большинство методов анализа рассматривают тренд и циклические составляющие как единое целое. Однако все же целесообразно проанализировать пример, в котором данные с очевидностью выказывают циклические колебания. [c.210]
Точность прогноза однозначно зависит от применяемой модели. Однако, вышесказанное не означает, что при составлении того или иного прогноза приемлема только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. В любой модели прогнозирования основным элементом является тренд. В большинстве рассмотренных в этой главе примеров предполагается, что тренд является линейным. Но это может быть и не так, и многие временные ряды, связанные с хозяйственной и финансовой деятельностью, выказывают нелинейный тренд. Другими элементами модели прогнозирования являются сезонные и циклические колебания, а также случайные колебания, которые невозможно предсказать в определенные временные точки. [c.215]
В то же время из-за сильных случайных колебаний в этом временном ряду цены на биржевой товар представляются непредсказуемыми. В частности, значения в конце 1996 и 1997 гг. имеют отклонение сильнее ожидаемого, а это может привести к пересмотру оценок сезонного отклонения. Далее, не учтена циклическая составляющая. Часто происходит так, что цены на биржевые товары повторяют стандартный цикл деловой активности — от бурного роста до резкого спада. Тот этап, который мы видим на графике, возможно, отражает фазу роста в этом цикле, и в ближайшем будущем можно ожидать разворота тренда. [c.218]
Трендовый анализ - сравнение каждой позиции отчетности с рядом предшествующих периодов и определение тренда, т.е. основной тенденции динамики показателя, очищенной от случайных влияний и индивидуальных особенностей отдельных периодов. С помощью тренда формируются возможные значения показателей в будущем, а следовательно, ведется перспективный, прогнозный анализ. [c.30]
Выделим четыре основные компонента ряда динамики основную тенденцию (тренд) (Т), циклический или конъюнктурный (К), сезонный (5), случайные колебания (Е). Если ряд динамики разбить на компоненты, то он представляется в следующем виде [c.77]
Динамические модели описывают начальное состояние системы, изменение состояния и используемые критерии оптимальности. Наиболее часто применяются временные ряды, для которых определяется тренд, сезонные колебания, случайная переменная (остаток). В динамических моделях учитывается разновременность значений переменных путем использования лагов, коэффициентов приведения, коэффициентов дисконтирования и т. п. [c.430]
Подобное предположение, приводящее к значительным техническим упрощениям, может быть оправдано в том случае, когда экспериментальные данные представляют собой пространственную выборку. В самом деле, мы можем считать, что значения переменных Xj мы выбираем заранее, а затем наблюдаем получающиеся при этом значения Y (здесь имеется некоторая аналогия с заданием функции по точкам — значения независимой переменной выбираются произвольно, а значения зависимой вычисляются). В случае временного ряда, регрессоры которого представляют собой временной тренд, циклическую и сезонную компоненты, объясняющие переменные также, очевидно, не случайны. [c.191]
Индексы сезонности показывают фактические колебания параметров рынка, соответствующие определенным сезонам, но они не полностью исключают влияние случайных и второстепенных факторов. Для того чтобы выявить закономерности сезонности, тенденции сезонной волны, необходимо сгладить эмпирические данные, ввести сезонную линию тренда. Наиболее простым способом выявления сезонной линии тренда служит механическое выравнивание динамического ряда, или, как его еще называют, метод скользящей средней. Его суть заключена в расчете средней величины из трех (пяти и более) уровней ряда, образованных последовательным исключением начального члена рада и замещения его следующим по порядку [c.172]
Методика выявления цикличности рынка включает следующие принципиальные операции На первом этапе отбираются параметры рынка, проявляющие наибольшие колебания. Строятся их динамические ряды, по возможности - за длительный период. В каждом из них исключается тренд, отражающий единую тенденцию к росту или снижению (так называемое вековое движение), а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайнее колебания, стандартизуются, т.е. приводятся к единому знаменателю, обеспечивающему их сравнимость. Затем определяется синхронность и взаимосвязь показателей с помощью расчета коэффициентов корреляции. Многомерность связи обеспечивается разбивкой [c.178]
ИНДЕКС СЕЗОННОСТИ - отношение фактических параметров рынка (обычно продажи и цен), сложившихся за сезонный период (чаще всего месяц, иногда - квартал), исчисленных в среднем за 2 - 3 или более лет (это делается для исключения случайных колебаний), к средней за все периоды, принимаемой за 100. При наличии определенной тенденции за 100 принимают линию тренда. [c.306]
Изменение цены хаотично и ничем не основано, ценовая история не может помочь в прогнозировании трендов. Движение цен случайно и колеблется вокруг объективной цены . Цены следуют траектории случайного блуждания, их изменения во времени совершенно непредсказуемы. На вопрос, почему спекулятивные активы имеют сходство со случайным блужданием, экономисты отвечают на эффективном рынке все предполагаемые события уже отражены в цене, и именно появление новой информации воздействует на цены, при этом новости должны быть случайными и непредсказуемыми. [c.106]
Для прогнозирования производительности труда на 1972 — 1975 гг. по НГДУ Туймазанефть выбран временной ряд длины 25 лет (табл. 57). Условия 1, 2 рассматриваемого временного ряда выполнены. Условие 3 означает, что влияние более поздней информации должно сильнее отражаться на прогнозируемой оценке, чем более ранней информации. Таким образом, условие 3 для рассматриваемого ряда также выполняется. Для проверки условия 4 потребовался достаточно большой объем вычислений. Причем эти вычисления возможны лишь после определения скользящего тренда. Результаты этих вычислений на ЭВМ Минск-22 подтвердили гипотезу о стационарности случайной компоненты. [c.142]
Охарактеризуйте составные элементы временньгх рядов и их интерпретацию (тренд, сезонные, циклические и случайные колебания). [c.83]
Для выявления типа колебаний воспользуемся приемом, предложенным М. Кендалом. Он состоит в подсчете так называемых поворотных точек в ряду отклонений от тренда м,, т. е. локальных экстремумов. Отклонение, либо большее по алгебраической величине, либо меньшее двух соседних, отмечается точкой. Обратимся к рис. 9.2. При маятниковой колеблемости все отклонения, кроме двух крайних, будут поворотными , следовательно, их число составит п - 2. При долгопериодических циклах на цикл приходятся один минимум и один максимум, а общее число точек составит 2(и /), где / - длительность цикла. При случайно распределенной во времени колеблемости, как доказал М. Кендэл, число поворотных точек в среднем составит 2/3 (п - 2). В нашем примере при маятниковой колеблемости было бы 15 точек, при связанной с 11-летним циклом было бы 2-(17 11) 3 точки, при случайно [c.343]
На графике (рис. 6.13) показаны значения объема продаж автомобилей в Великобритании в период с 1966 по 1996 гг. На графике представлены как количество проданных за год автомобилей, так и соответствующие пятиточечные скользящие средние. График выказывает наличие циклической составляющей во временном ряду. В этот период наличествует общий восходящий тренд объема продаж автомобилей. Однако видны низшие и высшие точки, которые соответствуют циклам экономической активности, а именно периодам бурного экономического роста и резкого спада. Так, например, скользящие средние выдают периоды пика в 1971, 1979 и 1987 гг. Дно каждого цикла соответствует периодам резкого спада в 1974—1975, 1982 и 1991—1992 годах. Скользящие средние помогают вычленить эти составляющие, особенно в тех случаях, когда из данных невозможно устранить существенные случайные колебания. Такие циклические движения типичны для ряда экономических показателей, которые до некоторой степени повторяют цикл деловой активности, отражающий общее состояние экономики. [c.210]
Ряд динамики может быть подвержен влиянию факторов разного воздействия. Влияние эволюционного характера — это изменения, определяющие некое общее направление развития, как бы многолетнюю эволюцию, которая пробивает себе дорогу через другие систематические и случайные колебания. Такие изменения динамического ряда называются тенденцией развития, или трендом. Влияние осциллятивного характера это циклические (конъюнктурные) и сезонные колебания. Циклические (или периодические) колебания — состоят в том, что значение изучаемого признака в течение какого-то времени возрастает, достигает определенного максимума, затем понижается, достигает минимума, вновь возрастает до прежнего значения и т.д. Иначе циклические колебания можно схематически представить в виде синусоиды (j> = sinf)- Циклические колебания в экономических процессах примерно соответствуют так называемым циклам конъюнктуры. Сезонные колебания — это колебания, периодически повторяющиеся в некоторое определенное время каждого года, дни месяца или часы дня. [c.77]
Широкое использование технического анализа возможно на базе систематически публикующейся биржевой информации. Технический анализ основан на двух базовых положениях 1) на рынке существуюттренды, т.е. устойчивое движение цен в одном направлении 2) тренды сохраняются независимо от случайных колебаний, возникающих по тем или иным особым причинам. [c.105]
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]
Смотреть страницы где упоминается термин Случаен ли тренд
: [c.141] [c.142] [c.54] [c.64] [c.60] [c.68] [c.106] [c.111] [c.101] [c.356] [c.97] [c.452] [c.186] [c.320] [c.264]Смотреть главы в:
Валютный дилинг или как зарабатывать деньги честно и самостоятельно -> Случаен ли тренд