- •А.С. Березина анализ данных
- •Предисловие
- •Лекция 1. Априорный анализ компонент временного ряда
- •1.1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов
- •Производство молока в Кемеровской области
- •Численность работников здравоохранения, перед которыми организация имеет просроченную задолженность по заработной плате работников в Российской Федерации в 2013 году
- •Индекс потребительских цен в Кемеровской области (декабрь к декабрю предыдущего года; в процентах)
- •Потребление сахара (кг) на душу населения в Кемеровской области
- •1.2. Методы оценки однородности исходных данных
- •1.3. Методика выявления и анализа аномальных наблюдений
- •Краткосрочные экономические показатели рф
- •Расчётная таблица примера 1.1.
- •1.4. Абсолютные, относительные и средние показатели в анализе временных рядов
- •ЛЕкция 2. Моделирование тенденции
- •2.1. Проверка гипотезы о существовании тренда
- •Промежуточные расчетные значения кумулятивного т-критерия
- •2.2. Методы выявления тенденции
- •Численность населения на одного врача в Кемеровской области
- •Расчетная таблица метода Фостера-Стюарта
- •2.3. Выбор формы тренда
- •Критерии выбора класса, выравнивающих кривых
- •Лекция 3. Моделирование периодической компоненты
- •3.1. Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели Алгоритм построения модели временного ряда, содержащего сезонные колебания:
- •Поквартальные данные по розничному товарообороту компании
- •Расчет коэффициента автокорреляции
- •Коррелограмма временного ряда товарооборота
- •Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели
- •Расчет значений сезонной компоненты в аддитивной модели
- •Расчет значений t и ошибок e в аддитивной модели.
- •Расчет оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели
- •Расчет значений сезонной компоненты в мультипликативной модели
- •Расчет значений t и ошибок e в мультипликативной модели
- •Лекция 4. Простейшие методы прогнозирования
- •4.1. Метод среднего уровня ряда
- •4.2. Метод среднего абсолютного прироста
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
- •4.3. Метод среднего темпа роста
- •4.4. Оценка точности и надежности прогнозов
- •Лекция 5. Методы выбора трендовой модели прогноза
- •5.1. Прогнозирование на основе кривых роста
- •5.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •Лекция 6. Адаптивные модели прогнозирования
- •6.1. Сущность адаптивных методов
- •6.2. Экспоненциальное сглаживание
- •Индекс потребительских цен Кемеровской области
- •Экспоненциальные средние
- •6.3. Метод гармонических весов
- •Параметры уравнений отдельных фаз движения текущего тренда
- •Лекция 7. Прогнозирование динамических рядов, не имеющих тенденции.
- •Распределение знаков отклонений
- •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
- •Распределение знаков отклонений
- •8. Метод экспертных оценок
- •8.1. Методы и модели экспертных оценок
- •Матрица опроса
- •Матрица преобразованных рангов
- •Оценки вкусовых качеств продукта
- •Оценки вкусовых качеств продукта
- •Матрица преобразованных рангов
- •8.2. Методы и модели выбора альтернатив
- •Частные критерии трех операторов
- •Нормализованные критерии
- •Лекция 9. Статистические методы обработки результатов экспертизы
- •9.1. Оценка согласованности мнений экспертов
- •9.2. Обобщение мнений экспертов
- •Список литературы
- •Содержание
- •Анализ данных
- •650992, Г. Кемерово, пр. Кузнецкий, 39
1.2. Методы оценки однородности исходных данных
Важнейшим условием правильного формирования временных рядов является сопоставимость уровней, образующих ряд. Уровни ряда, подлежащие изучению, должны быть однородны по экономическому содержанию и учитывать существо изучаемого явления и цель исследования.
Статистические данные, представленные в виде временных рядов, должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, моменту регистрации, методике расчета, ценам, достоверности.
Несопоставимость по территории возникает в результате изменений границ стран, регионов, хозяйств и т.п. Для приведения данных к сравнимому виду производится пересчет прежних данных с учетом новых границ.
Полнота охвата различных частей явления - важнейшее условие сопоставимости уровней ряда. Требование одинаковой полноты охвата разных частей изучаемого объекта означает, что уровни ряда за отдельные периоды должны характеризовать размер того или иного явления по одному и тому же кругу входящих в состав его частей. Например, при характеристике динамики урожайности овощных культур в регионе по годам нельзя в одни годы учитывать только сельскохозяйственные предприятия, а в другие - все категории хозяйств.
При определении сравниваемых уровней ряда необходимо использовать единую методику их расчета. Особенно часто эта проблема возникает при международных сопоставлениях. Например, до недавнего времени в России урожайность сельскохозяйственных культур определяли делением валового сбора на продуктивную весеннюю площадь, в США - на фактически убранную площадь.
Несопоставимость показателей, возникающая в силу неодинаковости применяемых единиц измерения, сама по себе очевидна
Трудности при сравнении данных по моменту регистрации возникают из-за сезонных явлений. Численность скота в домашних хозяйствах из-за экономической целесообразности различна зимой и летом, поэтому уровни при сравнении должны относиться к определенной дате ежегодно.
При анализе показателей в стоимостном выражении следует учитывать, что с течением времени происходит непрерывное изменение цен. В этой связи при характеристике стоимостных показателей объема продукции во времени должно быть устранено влияние изменения цен. Для решения этой задачи количество продукции, произведенное в разные периоды, оценивают в ценах одного периода, которые называют фиксированными или в определенных статистических органах - сопоставимыми ценами.
Широкое использование в статистических исследованиях выборочного метода требует учитывать достоверность количественных и качественных характеристик изучаемых явлений в динамике. Различная репрезентативность выборки по периодам внесет существенные погрешности в величины уровней ряда. Так, рейтинг политических деятелей в средствах массовой информации России очень часто определяют по разному числу респондентов.
Одним из условий сопоставимости уровней интервального ряда, кроме равенства периодов, за которые приводятся данные, является однородность этапов, в пределах которых показатель подчиняется одному закону развития. В этих случаях проводят периодизацию временных рядов, типологическую группировку во времени.