Подчеркнем, что выделение циклических составляющих динамики из компоненты тренда и конъюнктуры, вообще говоря, может быть произведено различными способами. Разложение экономического временного ряда на составляющие динамики обусловлено, с одной стороны, его свойствами, а с другой стороны, целями исследования. Первые - объективны (в той мере, в которой они отражают свойства объекта исследования), вторые -субъективны. В результате один и тот же ряд при решении разных задач анализа экономической динамики может быть представлен в виде совокупности различных составляющих динамики, подобно тому, как в задачах механики Земля может рассматриваться как материальная точка, как полупространство, как однородный шар и множеством других способов в зависимости от решаемой задачи. [c.28]
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]
Итак, пусть имеется временный ряд yt, при этом мы считаем, что в нем отсутствует неслучайная составляющая. Для простоты также будем считать, что среднее его значение равно нулю (очевидно, ряд остатков регрессионной модели удовлетворяет этим условиям). [c.218]
В случае отсутствия реального временного ряда используется его моделирование, применяя эту модель для обучения НС. Качество моделирования временного ряда с помощью НС в этом случае во многом определяется достоверностью выбранной модели. Однако, в общем случае, применение нейронных сетей для прогнозирования временных рядов не предполагает знание (или определение) модели тренда и (или) сезонной составляющей. [c.333]
ТРЕНД ВРЕМЕННОЙ — 1) ведущая составляющая временного ряда в долгосрочном периоде, расчет которой необходим для установления направления движения конкретной переменной в долгосрочной перспективе. Выявить тренд можно путем применения нескольких методов, таких как, например, регрессионный анализ и скользящие средние 2) мера среднего уровня некоторой экономической величины, к примеру дохода, в данный момент времени. Возможно образование циклов вокруг уровня тренда, при этом сам тренд непостоянен, имеет место его изменение с некоторой скоростью — постоянной или переменной. В первом случае (скорость изменения тренда постоянна) тренд можно изобразить на графике в полулогарифмической системе координат. [c.683]
Методы, основанные на разложении временного ряда на компоненты — главная тенденция, сезонные колебания и случайная составляющая, — позволяют описать почти любой экономический процесс, независимо от его характера. [c.161]
Заметим, что использованный в данном примере временной ряд добычи нефти не вполне типичен, поскольку изменения его уровней от месяца к месяцу определяются в основном календарной составляющей, тогда как остальные составляющие динамики либо крайне слабо выражены (сезонная и нерегулярная), либо изменяются очень плавно (компонента тренда и конъюнктуры). Чаще бывает, что календарная составляющая не доминирует, а лишь привносит характерные высокочастотные флуктуации в динамику показателя, накладываясь на прочие составляющие. [c.15]
Ниже до конца раздела 2.2.5 исходный временной ряд будем рассматривать как совокупность четырех составляющих динамики календарной, сезонной, нерегулярной и компоненты тренда и конъюнктуры. Пусть t - время, а х,, С,, S,, I, и Т, - уровни исходного ряда и его календарной, сезонной, нерегулярной и трендовой составляющих периода t соответственно. Обычно календарную составляющую считают мультипликативной, т. е. исходный ряд представляют в виде [c.16]
Динамическую структуру типичного экономического временного ряда рассмотрим на примере ряда ежемесячного производства электроэнергии в России, график которого приведен на рис. 2.1,в. На рис. 2.4 показана одна из возможных оценок его календарной составляющей динамики и исходный ряд с элиминированной календарной составляющей. Произведение двух рядов, приведенных на рис. 2.4, дает исходный ряд производства электроэнергии, график которого приведен на рис. 2.1, в. [c.16]
В качестве примера выделения долгосрочного тренда и циклической составляющей на рис. 2.7,а приведен график временного ряда валового внутреннего продукта (ВВП) США в реальном выражении и оценки его долгосрочного тренда, а на рис. 2.7,6 - оценки циклической составляющей этого ряда, полученной как отношение компоненты тренда и конъюнктуры к долгосрочному тренду. [c.27]
| Рис. 2.7. Динамика временного ряда ВВП США в реальном выражении и оценки его долгосрочного тренда (а), оценка его циклической составляющей (б) |  |
Логарифмическое преобразование используется для того, чтобы обеспечить возможность сопоставления различных участков временного ряда в условиях сильных изменений его уровней. Это характерно для индексов цен и показателей в номинальном выражении во время высокой инфляции. Также операцию логарифмирования используют для перевода из мультипликативной формы в аддитивную, например, при декомпозиции ряда на составляющие динамики. [c.99]
Для периодов времени, достаточно удаленных от краев временного ряда, данный метод может быть представлен как взвешенное скользящее среднее с симметричными весами (некоторые из них могут быть отрицательными). Таким образом, его можно рассматривать как линейный фильтр, который в силу симметричности весов не порождает фазового сдвига. Свойства такого фильтра могут быть описаны передаточной функцией. В идеале для линейного фильтра, соответствующего методу сглаживания, хотелось бы иметь ступенчатую передаточную функцию, которая бы без искажений пропускала все низкочастотные составляющие вплоть до некоторой заданной пороговой частоты и полностью гасила бы все составляющие, соответствующие более высоким частотам. Однако известно, что такой идеальный фильтр должен иметь бесконечную длину. Поэтому используемые на практике фильтры имеют передаточные функции, отличающиеся от идеальной. В частности, они имеют близкие к единице значения в области низких частот и близкие к нулю значения коэффициента передачи в области высоких частот. Эти полосы пропускания и непропускания разделяет сопрягающий участок. [c.224]
Здесь рассматривается набор линейных параметрических моделей. Речь здесь идет не о моделировании временных рядов, а о моделировании их случайных остатков ,, получающихся после элиминирования (вычитания) из исходного временного ряда xt его неслучайной составляющей (тренда). Следовательно, в отличие от прогноза, основанного на регрессионной модели, игнорирующего значения случайных остатков, в прогнозе временных рядов существенно используется взаимозависимость и прогноз самих случайных остатков. [c.40]
Временные ряды — последовательность множества точек во времени, составляющих определенные промежутки. Совокупность ежедневных, еженедельных, ежемесячных объемов продаж, например, образует временной ряд. Разработка анализа временных рядов за прошлые периоды является хорошей заявкой на их усовершенствование в будущем. Временной ряд можно составлять в виде графика, который будет охватывать несколько лет. С его помощью составляется прогноз на будущие периоды. Этот вид анализа наиболее часто используется, когда руководитель обладает проверенной информацией за достаточно длительный период деятельности. [c.172]
Определенный интерес вызывает такая форма подачи информации, как динамические ряды, представляющие расположенные в хронологическом порядке значения показателей, которые в своих изменениях отражают динамику изучаемого явления. Каждый динамический ряд имеет свою методологию создания, а следовательно, использования, поэтому сопровождается небольшим комментарием. Динамические ряды несут ценную информацию для маркетологов, отражая во времени устойчивые закономерности рынка в целом и отдельных его составляющих. [c.34]
Раскрывая сущность экономического закона повышающейся производительности общественного труда, К. Маркс в ряде своих произведений показал, что производительность труда, позволяющая судить об эффективности единицы времени труда или эффективности труда в единицу времени, обусловливается тремя величинами, характеризующими труд экстенсивной и интенсивной составляющими и его производительной силой. Экстенсивность определяет продолжительность процесса труда. В зависимости от интенсивности труда в единице времени может быть заключено не одинаковое его количество. Производительная сила труда иллюстрирует эффективность единицы труда, одного и того же количества труда и определяется разнообразными обстоятельствами, между прочим средней степенью искусства рабо- [c.98]
Изобразив в виде сетевого графика последовательность отображенных на рис. П.2 работ, можно получить значительно лучшее представление о проекте, о взаимосвязи составляющих его работ. Этот сетевой график показан на рис. 11.3. Ребра графика помечены названиями соответствующих работ, рядом с названием проставлена продолжительность выполнения работы. Под графиком расположена ось времени, дающая представление о сроках начала и завершения любой из работ (проекции вершин графика на временную ось). [c.222]
Одним из важнейших понятий технического анализа является понятие тренда. Слово тренд - калька с английского trend (тенденция]. Однако точного определения тренда в техническом анализе не дается. И это не случайно. Дело в том, что тренд или тенденция временного ряда - это несколько условное понятие. Под трендом понимают закономерную, неслучайную составляющую временного ряда (обычно монотонную, т.е. либо возрастающую, либо убывающую], которая может быть вычислена по вполне определенному однозначному правилу. Тренд реального временного ряда часто связан с действием природных (например, физических] законов или каких-либо других объективных закономерностей. Однако, вообще говоря, нельзя однозначно разделить случайный процесс или временной ряд на регулярную часть (тренд) и колебательную часть (остаток]. Поэтому обычно предполагают, что тренд - это некоторая функция или кривая достаточно простого вида (линейная, квадратичная и т.п.], описывающая среднее поведение ряда или процесса. Если оказывается, что выделение такого тренда упрощает исследование, то предположение о выбранной форме тренда считается допустимым. В техническом анализе обычно предполагается, что тренд линеен (и его график - прямая линия] или кусочно линеен (и тогда его график - ломаная линия]. [c.29]
На рис. 2.10 показаны примеры двух временных рядов, содержащих выбросы. Резкий рост товарооборота крупы и бобовых во II квартале 1990г., который можно трактовать как выброс (рис. 2.10,а), обусловлен паникой на потребительском рынке СССР, возникшей после заявления председателя Совета министров СССР в конце мая 1990г. о предстоящем значительном повышении розничных цен на основные продукты питания. Выбросы временного ряда запасов туалетного мыла (рис. 2.10,6) обусловлены ошибками его построения. Внешне выбросы у обоих рядов похожи, однако между ними существует принципиальное различие. В первом случае (паника на рынке, рис. 2.10, а) выброс отражает реакцию объекта исследования на некоторое событие, и в этом смысле выброс информативен и, следовательно, может быть включен в состав событийной составляющей [c.30]
Эффект снижения точности идентификации компоненты тренда и конъюнктуры вблизи правого края временного ряда получил название эффекта "виляния хвостом" ("wagging tale"problem). Его причиной является то, что при идентификации этой, как и других составляющих динамики, во внутренних точках временного ряда можно использовать информацию как в предшествующие, так и в последующие периоды времени, тогда как при идентификации компоненты тренда и конъюнктуры вблизи правого края информация в последующие периоды бывает недоступна, следовательно, приходится ограничиваться почти вдвое меньшим объемом информации, что и снижает точность оценок. Например, отклонение уровня последнего (наиболее актуального) члена сезонно скорректированного временного ряда от предшествовавшей тенденции может быть обусловлено как изменением динамики компоненты тренда и конъюнктуры, так и флуктуацией, не связанной со сменой тенденции. Это снижает точность идентификации [c.72]
Алгоритм согласования результатов расчетов по месячным и годовым данным должен быть таким, чтобы краткосрочные тенденции итогового индекса определялись месячными данными, а годовые данные определяли бы долгосрочные тенденции индекса (аналогично могли бы быть учтены и квартальные данные). Такой алгоритм может быть представлен в виде дом-ножения исходного временного ряда в месячном выражении на поправочный временной ряд также в месячном выражении. При этом, поскольку годовые данные не содержат информации о краткосрочных тенденциях, то на динамику поправочного временного ряда должны быть наложены ограничения с тем, чтобы минимизировать его влияние на краткосрочные тенденции. Эти ограничения могут быть сформулированы как требование максимально возможной гладкости поправочной составляющей, отсутствие в ней резких скачков. Таким образом, поправочную составляющую динамики естественно рассматривать как медленную переменную, вносящую гладкие уточнения в результаты, определяемые данными производства товаров-представителей в месячном выражении. [c.153]
Для проведения сезонной корректировки полученную оценку сезонной составляющей динамики следует удалить из исходного временного ряда (рис. П7). Результирующий ряд соответствует совокупности компоненты тренда и конъюнктуры и нерегулярной составляющей. Результат его сглаживания можно рассматривать в качестве компоненты тренда и конъюнк- [c.227]
Важнейшей особенностью отбора информации является то, что он носит выборочный характер. Используя доступные ему каналы получения информации, человек воспринимает зрительную, звуковую, осязательную информацию и запах. Однако он воспринимает не всю поступающую к нему информацию. Он слышит или видит не все звуки и не все световые сигналы, а только те, которые имеют для него специальное значение. При этом на отбор информации влияние оказывают не только физические возможности органов чувств воспринимать информацию, но и такие составляющие личности человека, как отношение к происходящему, предыдущий опыт, его ценности, настроение и т.п, т.е. информация как бы проходит через психологический фильтр. Отбор позволяет человеку отбросить неважную или ненужную информацию. Например, не слышать разговора людей, стоящих рядом, в том случае, если он его не интересует. В то же время отбор информации может привести к потере важной информации, к существенному искажению реальности. Защищая мозг человека от перегрузки, облегчая психологические нагрузки, давая отдохнуть органам чувств, отбор информации в то же время делает абсолютно невозможным полное восприятие человеком наблюдаемой действительности, обязательно приводит к искаженному восприятию действительности и возникновению разновидения одинаковых явлений отдельными людьми. Человек получает информацию из окружения с помощью органов чувств зрение, слух, осязание, обоняние, вкус. Наибольший объем информации идет через органы зрения и через органы слуха. Получаемая с помощью органов чувств информация всегда фактологична и всегда это информация данного момента времени. Нельзя потрогать то, что было вчера, или увидеть то, что будет завтра. Важной особенностью информации, получаемой с помощью органов чувств, является то, что она носит преимущественно объективный характер, хотя в целом она и не адекватна полностью отражаемой ею реальности. [c.83]
В рамках БНХ исходят из следующего определения данной эконо-иической категории национальное богатство представляет собой совокупность накопленных материальных благ, которыми располагает Общество в данный момент времени. Его образуют все созданные материальные ценности, составляющие необходимое условие общественного производства и жизни людей. При этом для изучения состава Ыционалъного богатства используется ряд классификаций и группировок материальных благ по различным признакам. Укажем важнейшие из них. [c.123]
Модель GE/M Kinsey предполагает ряд методических допущений относительно осей матрицы позиционирования и составляющих их переменных. Относительные преимущества компании в конкретной отрасли (ось X) определяются на основе сравнения уровня доходности соответствующего бизнеса компании с его положением у конкурентов, хотя считается, что конкурентная позиция будет ухудшаться с течением времени, если только не будут найдены новые источники конкурентного преимущества. Поэтому разумнее было бы позиционировать бизнес компании также в соответствии с его перспективами, а не только с настоящим статусом. [c.188]
Приятно отметить большую роль в разработке теории активных систем выпускников Московского физико-технического института. Достаточно быстро исследования по теории активных систем вышли за стены Института проблем управления (автоматики и телемеханики) и стали проводиться в ряде исследовательских центров нашей страны и за рубежом в Вычислительном центре АН Груз. ССР, Казахском политехническом институте, Сибирском металлургическом институте, Вильнюсском НИИ электрографии, Вроцлавском политехническом институте, Институте технической кибернетики и роботики ВАН и др. Теория активных систем, несмотря на небольшой срок ее развития, уже сейчас является эффективным инструментом исследования организационных механизмов и разработки рекомендаций по их совершенствованию. Построение аффективного хозяйственного механизма и составляющих его элементов систем стимулирования, процедур планирования, принципов организации соревнования и т. д.— все это задачи теории активных систем. В целом основной задачей теории активных систем является разработка методов описания и исследования организаций и механизмов их функционирования с целью создания рекомендаций по их совершенствованию Как уже отмечалось, спектр организационных систем очень широк. Результаты, полученные к настоящему времени в теории активных систем, применимы в большей мере к организационным системам управления в экономике и производстве. Под механизмами функционирования таких систем мы понимаем применяемые в них процедуры формирования информации для управления, методы формирования управляющих параметров (планов, цен, нормативов), методы финансового управления и экономического стимулирования, административные и финансовые ограничения на деятельность организаций и их подразделений, методы оперативного управления, методы организации соревнования — в общем набор организационных, правовых, экономических, финансовых правил, регламентирующих функционирование организации в экономике и производстве. [c.10]