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]
При анализе расхождений результатов применения двух сглаживающих констант при выделении тренда следует обратить внимание на два момента. Во-первых, временной лаг, который очевиден при а=0.1, гораздо менее выражен при а=0.3. В целом, чем больше значение при вычислении сглаженных значений, тем последние более чувствительны к изменениям в последних значениях временного ряда. То есть в этом случае сглаженные значения отстают от значений временного ряда не столь сильно, как это происходит при более малых значениях сглаживающей константы. Этот фактор не играет никакой роли, если отсутствует существенное изменение в общем тренде временного ряда. Однако он крайне важен при составлении прогнозов, когда отмечается значимое восхождение или нисхождение общего тренда временного ряда. Значения, полученные в нашем примере при <х=0.3, лучше отражают общий тренд, чем те, которые рассчитаны при а=0.1, что видно из рис. 6.7. [c.195]
В этом примере мы рассмотрим ситуацию, когда при вычислении скользящих средних берется четное число значений. В этом случае для определения тренда временного ряда мы будем пользоваться значениями центрированных скользящих средних. В таблице ниже представлены данные по двухмесячному объему производства среднего предприятия обрабатывающей отрасли промышленности, расположенного в Дублине. (Цифры общего объема производства за каждые два месяца даны в тоннах.) [c.203]
Учитывая, что при текущем планировании товарооборот требуется прогнозировать лишь на один год вперед, автором предложен метод, учитывающий как общий тренд временного ряда, так и уровень товарооборота последнего года [7]. По этому методу уровень товарооборота (реализации отдельных видов нефтепродуктов) следует определять по формуле [c.40]
Как и ери планировании товарооборота, прогноз издержек обращения, транспортных и торгово-управленческих расходов необходимо корректировать на основе экспертных оценок, учитывающих факторы, которые могут резко изменить тренд временных рядов. К таким факторам относятся ввод в эксплуатацию вновь построенных нефтебаз, одновременный ввод в эксплуатацию большого числа автозаправочных станций, создание новых призаводских или трубопроводных наливных пунктов и др. Эти факторы влияют также на объем валового товарооборота, поэтому общая сумма издержек обращения подлежит более резким колебаниям, чем уровень издержек обращения. [c.85]
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]
Общий недостаток методов исключения тенденции заключается в том, что эти методы предполагают некоторую модификацию модели (6.1) вследствие либо замены переменных, либо добавления в эту модель фактора времени. Однако большая часть соотношений, постулируемых экономической теорией, верификацией которых занимается эконометрика, сформулирована в терминах уровней временных рядов, а не их последовательных разностей или отклонений от трендов и предполагает измерение взаимосвязи переменных без включения в модель каких-либо дополнительных факторов (например, переменной времени). [c.282]
Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные свойства развития выражают различные уравнения трендов линейные, параболические, экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть форма тренда из чисто теоретических соображений. По фактическому динамическому ряду тип тренда устанавливают на основе графического изображения, путем осреднения показателей динамики, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметра тренда. [c.206]
Для учета С.к. применяются метод простых средних (в случаях постоянства общей тенденции), метод скользящей средней, которым элиминируется тренд (когда Ск. "правильны", т.е. взаимно погашают друг друга на интервале сглаживания временного ряда), и другие, более сложные методы. Часто сезонные колебания приближенно описываются синусоидами и другими тригонометрическими функциями. [c.319]
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]
Наглядное представление об общих направлениях (тенденциях) развития отрасли (производства) дает графическое изображение временных рядов. Чем больше временной ряд, тем точнее может быть определен аппроксимирующий тренд. [c.18]
Найдем случайную компоненту. Для этого из фактических данных вычтем тренд и сезонную компоненту (гр. 6 табл. П-6). Это абсолютная ошибка. Сумма квадратов ошибки составляет 6846,93. Общая сумма квадратов отклонений значений исходного ряда от его среднего уровня составляет 63721,13. По отношению к общей сумме квадратов полученная сумма квадратов ошибки составляет 10,75%. Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 89,25% общей вариации уровней временного ряда отпущенных со склада единиц товара. [c.420]
Обычно сезонные колебания характерны для временных рядов. Устранение или нейтрализация сезонного фактора в таких моделях позволяет сконцентрироваться на других важных количественных и качественных характеристиках модели, в частности на общем направлении развития модели, так называемом тренде. Такое устранение сезонного фактора называется сезонной корректировкой. Существует несколько методов сезонной корректировки, одним из которых является метод фиктивных переменных. [c.266]
В общих чертах метод состоит в последовательном выполнении ряда шагов (его подробное описание дано ниже, в разделах ПЗ-П4). Сначала грубым сглаживанием исходного временного ряда получается первая оценка тренда. Полученная оценка тренда удаляется из уровней исходного ряда. [c.222]
Экстраполяции по функциям времени нашли широкое распространение в экономическом прогнозировании. Объясняется это тем, что, как правило, при подборе эмпирических формул для представления наблюдаемого ряда не только придерживаются тех данных, которые существуют в виде исходного ряда (1), но привлекают и различные вспомогательные сведения об экономической сущности явления, факторах и причинах, его обусловивших. Правда, подобная информация учитывается лишь косвенно (например, в словесных ограничениях по поводу общего поведения кривой тренда за пределами интервала наблюдения), но она позволяет ближе подойти к реальной оценке развития процесса. [c.221]
Теоретическая статистика разрабатывает и изучает содержание, форму, методы расчета этих показателей в общем виде что такое средняя арифметическая величина, коэффициент вариации, уравнение тренда ряда динамики. Если же любой из этих показателей рассчитан для определенного объекта, признака, периода времени, то он становится уже конкретным показателем, например в главе 9 Статистическое изучение динамики показатели сезонных колебаний импорта КНР за 1992-1995 гг. - это уже конкретные статистические показатели экономики Китая. [c.46]
Основными показателями, характеризующими силу колеблемости уровней, выступают уже известные по главе 5 показатели, характеризующие вариацию значений признака в пространственной совокупности. Однако вариация в пространстве и колеблемость во времени принципиально различны. Прежде всего различны их основные причины. Вариация значений признака у одновременно существующих единиц возникает из-за различий в условиях существования единиц совокупности. Например, разная урожайность картофеля в совхозах области в 1990 г. вызвана различиями в плодородии почв, в качестве семян, в агротехнике. А вот суммы эффективных температур за вегетационный период и осадков не являются причинами пространственной вариации, так как в одном и том же году на территории области эти факторы почти не варьируют. Напротив, главными причинами колебания урожайности картофеля в области за ряд лет как раз являются колебания метеорологических факторов, а качество почв колебаний почти не имеет. Что же касается общего прогресса агротехники, то он является причиной тренда, но не колеблемости. [c.340]
I. Горизонтальный (или трендовый) инвестиционный анализ базируется на изучении динамики отдельных показателей инвестиционной деятельности во времени. В процессе использования этой системы анализа рассчитываются темпы роста (прироста) отдельных инвестиционных показателей за ряд периодов и определяются общие тенденции их изменения (или тренда). В инвестиционном менеджменте наибольшее распространение получили следующие виды горизонтального (трендового) анализа [c.85]
Общее применение этого основного принципа заключается в том, что движение в определенном направлении должно продолжаться до точки, где заканчивается период времени, являющийся частью и совместимый с рядом суммирования Фибоначчи. Движение, продлеваемое свыше трех дней, не должно разворачиваться, пока не пройдены пять дней. Движение, превышающее пять дней, должно длиться минимум восемь дней. Тренд, продолжающийся девять дней, не должен закончиться прежде, чем пройдет 13 дней итак далее. [c.38]
Изменение типа линии консолидации, когда сопротивление становится поддержкой, и наоборот, представляет собой типичное поведение ценового графика. И это является проявлением общего свойства рыночной динамики график не движется монотонно в определенном направлении, но прорывы наверх неизбежно чередуются с откатами вниз, и соответственно наоборот, при общем движении вниз неизбежно проявляются чередующиеся откаты вверх. Причем, такая "волновая" динамика. имеет место на любых временных масштабах. Формирующаяся тенденция роста рынка (представленная на графике соответствующим восходящим трендом) обязательно составляется из ряда чередующихся взлетов и падений, каждое из которых, в свою очередь, состоит из набора взлетов и падений. Поскольку в конечном итоге в данном случае (в глобальном масштабе) наблюдается восходящая тенденция, это означает, что взлеты доминируют над падениями, но в [c.43]
Анализ взаимосвязанных рядов представляет наибольшую сложность при изучении временных последовательностей. Нередко совпадение общих тенденций развития бывает вызвано не взаимной связью, а прочими неучитываемыми факторами. Поэтому в сопоставляемых рядах предварительно следует избавиться от влияния существующих в них тенденций, а после этого провести анализ взаимосвязи по отклонениям от тренда. Исследование включает проверку рядов динамики (отклонений) на автокорреляцию и установление взаимосвязи между признаками. [c.109]
Бизнес-циклы — это синхронизированные отклонения важных макроэкономических переменных от их тренда. Цикл представляет собой последовательную смену наблюдающегося в ряде видов экономической деятельности подъема и также общего для них падения уровня основных макроэкономических переменных. Циклы повторяются, но не через фиксированные промежутки времени. Хотя циклы в разных странах и в разные периоды не похожи друг на друга, для них характерны некоторые важные общие свойства, что делает возможным их системное исследование. [c.591]
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]
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]
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]
Коинтеграция ( ointegration) — эконометрическии метод анализа хронологических рядов с общим трендом. В 2003 г. профессор Клайв Грэнджер, британец, работающий в Калифорнийском университете в Сан-Диего (США), получил премию за разработку метода коинтеграции. Нобелевский лауреат 2003 г. Роберт Ингл работал со стационарными рядами динамики. Стационарность означает, что вероятностные характеристики случайного процесса не меняются во времени. В частности, распределение вероятностей экономической величины при всех t является одним и тем же. Однако большинство макроэкономических временных рядов не обладают стационарностью. Переменные могут колебаться с постоянной волатильностью вокруг некоторого тренда, который время от времени меняет свое направление. [c.144]
Ее ж во временном ряду проявляегся длительная тенденция изменения экономического показателя, то в этом случае говорят, что имеет место тренд. Под трендом понимают изменение, определяющее общее направление развития или основную тенденцию временного ряда. Тренд относя к систематической составляющей долговременного деисишя. Во временных рядах часто происходят регу ярныс колебания, которые относится к периодическим составляющим рядов экономических процессов [c.407]
В данном бюллетене представлены расчеты значений различных экономических показателей Российской Федерации на период с августа по ноябрь 2004 г., построенные на основе моделей временных рядов, разработанных в результате исследований, проводимых в течение последних нескольких лет в ИЭПП. Использованный метод прогнозирования относится к группе формальных или статистических методов. Иными словами, полученные значения не являются выражением мнения или экспертной оценки исследователя, а представляют собой расчеты будущих значений конкретного экономического показателя, выполненные на основе формальных моделей временных рядов ARIMA(/ , d, q) с учетов существующего тренда и, в некоторых случаях, его значимых изменений. Представляемые прогнозы имеют инерционный характер, поскольку соответствующие модели учитывают динамику данных до момента построения прогноза и особенно сильно зависят от тенденций, характерных для временного ряда в период непосредственно предшествующий интервалу времени, для которого строится прогноз. Данные оценки будущих значений экономических показателей Российской Федерации могут быть использованы для поддержки принятия решений, касающихся экономической политики, при условии, что общие тенденции, наблюдаемые до момента, в который строится прогноз для каждого конкретного показателя, не изменятся, то есть в будущем не произойдет серьезных шоков или изменения сложившихся долгосрочных тенденций. [c.1]
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]
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]