Не приводя доказательств скажем, что попытка уточнить модель путем введения циклических компонент не приводит к улучшению качества ошибок регрессии. [c.154]
Это привело к идее измерения корреляции не самих уровней х, иу а первых разностей Дх, = х, — , ,, 6у, — у, — у,.., (при линейных трендах). В общем случае было признано необходимым коррелировать отклонения от трендов (за вычетом циклической компоненты) Еу —у, — %, Ех = х, — %, (у,,% — тренды временных рядов). [c.19]
Некоторые временные ряды не содержат тенденции и циклической компоненты, а каждый следующий их уровень образуется как сумма среднего уровня ряда и некоторой (положительной или отрицательной) случайной компоненты. Пример ряда, содержащего только случайную компоненту, приведен на рис. 5.1 в). [c.226]
Рассмотрим еще один метод моделирования временного ряда, содержащего сезонные колебания, — построение модели регрессии с включением фактора времени и фиктивных переменных. Количество фиктивных переменных в такой модели должно быть на единицу меньше числа моментов (периодов) времени внутри одного цикла колебаний. Например, при моделировании поквартальных данных модель должна включать четыре независимые переменные — фактор времени и три фиктивные переменные. Каждая фиктивная переменная отражает сезонную (циклическую) компоненту временного ряда для какого-либо одного периода. Она равна единице для данного периода и нулю для всех остальных периодов. [c.252]
Предварительный этап такого анализа заключается в выявлении структуры изучаемых временных рядов. Если на этом этапе было выявлено, что временные ряды содержат сезонные или циклические колебания, то перед проведением дальнейшего исследования взаимосвязи необходимо устранить сезонную или циклическую компоненту из уровней каждого ряда, поскольку ее наличие приведет к завышению истинных показателей силы и тесноты связи изучаемых временных рядов в случае, если оба ряда содержат циклические колебания одинаковой периодичности, либо к занижению этих показателей в случае, если сезонные или [c.263]
Моделирование одномерных временных рядов. Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Методы сглаживания временного ряда (выделение тренда). Моделирование циклической компоненты. Статистическая оценка взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции. [c.4]
Нахождение циклической компоненты V,. [c.47]
Определение циклической компоненты [c.61]
Нахождение циклической компоненты также важно при формировании входных данных. Если построить график изменения показателя работы химчистки в вышеприведенном примере (рис. 2.1.5), то явно просматриваются значительные циклические колебания. Они отражают прежде всего сезонный характер загрузки предприятия. Существует много способов фильтрации таких циклических явлений. Наиболее простые из них — метод построения сезонных волн [30, с. 74—79], а также гармонический анализ. [c.61]
В общем виде циклическая компонента может быть найдена в соответствии с выражением [c.66]
Поясним подробнее эти факторы. Они оказывают влияние как на циклическую, так и на трендовую составляющую, однако наиболее сильно влияют на циклическую компоненту. [c.80]
Назовите методы определения циклической компоненты. Что такое сезонная волна [c.110]
Прогнозирование с учетом сезонных и циклических компонент [c.116]
В тех случаях, если в прогнозируемых показателях высока сезонная или циклическая компонента, необходимо произвести соответствующие корректировки, которые обеспечат более достоверный прогноз. [c.116]
Описываемое поведение зарплаты может быть наглядно выражено в формуле текущая зарплата равна зарплате предшествующего периода плюс поправка на состояние рынка труда. Назовем эту поправку циклическим компонентом заработной платы. Этот термин отражает тот факт, что, когда наблюдается безработица, зарплата имеет тенденцию падать относительно ее предыдущего уровня, а когда на рынке труда наблюдается дефицит, т.е. [c.568]
Циклический компонент заработной платы является главной причиной того, почему кривая AS на рис 30-6 направлена вверх. Вызываемое безработицей уменьшение зарплаты снижает удельные издержки на оплату труда, а значит, понижает цены. Увеличение заработной платы в результате расширения выпуска продукции и занятости поднимает заработную плату, издержки и цены. [c.569]
Но реальные рынки труда не движутся к долговременному равновесию так быстро. Циклический компонент зарплаты существует, но он проявляется постепенно и опосредованно. Таким образом, как безработица, так и сверхзанятость могут сохраняться в течение продолжительных периодов. [c.586]
Циклический компонент заработной платы [c.595]
Третий этап после выявления и описания тренда состоит в необходимости оценить циклическую и сезонную компоненты. Графический анализ позволяет сделать заключение о наличии сезонных волн в данном динамическом ряду. Анализ динамических рядов показателей цен закрытия и доходности показывает, что уровень цен закрытия в понедельник, исходя из приведенных данных, всегда минимальный, а в течение недели он колеблется и достигает своего максимального значения в пятницу. В практике развитых фондовых рынков достаточно часто [c.373]
Исходя из взаимосвязи компонентов между собой может быть построена аддитивная или мультипликативная модель ряда динамики ссудных процентов. Применение аддитивной модели предполагает, что характер циклических и сезонных колебаний остается постоянным и выражается следующей формулой [c.615]
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]
Как уже отмечено выше, одной из важнейших задач исследования экономического временного ряда является выявление основной тенденции изучаемого процесса, выраженной неслучайной составляющей Д/) (тренда либо тренда с циклической или (и) сезонной компонентой). [c.139]
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]
Объем розничной торговли и расходы населения на товары кратковременного пользования. Следующим шагом является установление зависимостей между отдельными отраслями и компонентами расходов. Таблица 5.2 демонстрирует наличие тесной связи между объемом розничной торговли и расходами населения на товары кратковременного пользования. В анализируемом 10-летнем периоде случались небольшие циклические колебания, но ни в один год этого периода значение средней не отклоняется значительно от средней для периода в целом — 14,6%. Таким образом, надежное предсказание значения этого показателя было бы очень полезным для аналитика, исследующего сектор розничной торговли. [c.73]
Более того, монетаристы считают, что кривая спроса на инвестиции, изображенная на рис. 15-26, относительно полога, то есть инвестиционные расходы очень чувствительны к изменениям процентной ставки. Первоначальное увеличение спроса на деньги вызывает относительно большой рост процентной ставки, который, проецируясь на чувствительную к проценту кривую спроса на инвестиции, ведет к значительному сокращению инвестиционного компонента совокупных расходов. В результате мощный обратный эффект сводит на нет стимулирующее влияние бюджетного дефицита, и в итоге никакого воздействия на равновесный ВВП не происходит. Поэтому Фридмен заявляет На мой взгляд, состояние бюджета само по себе не оказывает существенного влияния на динамику номинального (денежного) дохода, инфляцию, дефляцию или циклические колебания 4. [c.351]
Однако следует заметить, что определение составляющих компонент цикла аналитическими методами довольно сложно осуществить на практике. Поэтому существуют численные методы, позволяющие представить колебания цены в удобном для циклического анализа виде. [c.131]
Каждый уровень временного ряда формируется из трендовой (Т), циклической (5) и случайной ( ) компонент. [c.137]
Во-вторых, изучаемый показатель может быть подвержен циклическим колебаниям. Эти колебания могут носить сезонный характер, поскольку экономическая деятельность ряда отраслей экономики зависит от времени года (например, цены на сельскохозяйственную продукцию в летний период выше, чем в зимний уровень безработицы в курортных городах в зимний период выше по сравнению с летним). При наличии больших массивов данных за длительные промежутки времени можно выявить циклические колебания, связанные с общей динамикой конъюнктуры рынка, а также с фазой-бизнес цикла, в которой находится экономика страны. На рис. 5.1 6) представлен гипотетический временной ряд, содержащий только сезонную компоненту. [c.226]
Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только тенденцию. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка г, ряд содержит циклические колебания с периодичностью в г моментов времени. Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, можно сделать одно из двух предположений относительно структуры этого ряда либо ряд не содержит тенденции и циклических колебаний и имеет структуру, сходную со структурой ряда, изображенного на рис. 5.1 в), либо ряд содержит сильную нелинейную тенденцию, для выявления которой нужно провести дополнительный анализ. Поэтому коэффициент автокорреляции уровней и автокорреляционную функцию целесообразно использовать для выявления во временном ряде наличия или отсутствия трендовой компоненты (7) и циклической (сезонной) компоненты (S). [c.231]
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. [c.263]
Хотя мы определяем внутреннюю стоимость прежде всего для того, чтобы подчеркнуть различие между стоимостью и текущей рыночной ценой, эти значения не предполагаются неизменными. В действительности значение внутренней стоимости меняется год от года, по мере того как меняются доходы, дивиденды и другие значимые факторы1. Хотя почти у всех компаний темпы роста отчетного показателя прибыли на одну акцию изменчивы, нормальная прибыль обычно растет более стабильно. Поэтому показатель внутренней стоимости динамичен, то есть представляет собой движущуюся цель, которая отличается куда большей стабильностью, чем типичные циклические компоненты рыночной цены. И если удается точно оценить значение внутренней стоимости, то цены будут колебаться вокруг ее значений. [c.55]
Это оптимистичное представление, однако, должно быть умерено тем фактом, что рост американской производительности имеет сильную циклическую компоненту. И возвращаясь к аргументам Годли [162], недавно было показано, что многое во взлете роста производительности в конце 1990-ых - это скорее отражение укрепления совокупного спроса, а не фундаментальное улучшение в среднем или длинном периоде тренда производительности [165, 166]. Крушение Nasdaq в апреле [c.364]
Уравнение (17.8) устанавливает, что выпуск в любой конкретный период определяется двумя элементами "естественным" уровнем выпуска Qn (соответствующим естественному уровню безработицы, обсуждавшемуся в гл. 15), и циклическим компонентом, равным разнице между фактическим (Р) и ожидаемым (./ ) уровнями цен. Этот так называемый "ценовой сюрприз" возникает непосредственно из описанной выше логики размышлений, а именно если Р больше, чем Р, то каждый индивидуальный производитель считает, что относительная цена его собственного товара возросла, хотя на самом деле изменился лишь общеэкономический уровень цен. Одно из наиболее важных следствий модели Лукаса состоит в том, что ожидаемые изменения предложения денег, скорее всего, влияют только на цены, но не на выпуск, если предположить, что все экономические агенты понимают механизмы функционирования экономики и их ожидания рациональны. В рамках данной теории только неожиданные изменения денежной политики могут повлиять на выпуск. Если все экономические агенты понимают, что вот-вот произойдет увеличение денежного предложения, то они наверняка знают и то, что все цены увеличатся в равных пропорциях (так как кривая совокупного спроса при этом сдвинется вверх, вдоль вертикальной кривой совокупного предложения). При увеличении цен на ожидаемую величину производители не заблуждаются отно- [c.580]
Временной ряд подвержен влияниям эволюционного, осцилятивного и разового характера. Влияния эволюционного характера проявляются в наличии долговременной тенденции (иногда ее называют основным трендом), характерной для изменения уровней ряда. Осцилятивными называются колебания уровней ряда относительно основного тренда в силу воздействий конъюнктурного и сезонного характера. Разовый характер имеют воздействия в силу форс-мажорных обстоятельств1. Поэтому тенденция временного ряда может быть представлена как сумма компонент (составляющих) трендовой, циклической, или конъюнктурной, сезонной и разовых воздействий. В статистике разработаны различные методы выявления данных компонент. [c.113]
В большинстве случаев фактический уровень временного ряда можно представить как сумму или произведение трендовои, циклической и случайной компонент. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент, называется аддитивной моделью временного ряда. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент, называется мультипликативной моделью временного ряда. Основная задача эконометрического исследования от- [c.226]