Методы изучения сезонных колебаний
При рассмотрении характеристик многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодически повторяющиеся с определенным постоянством колебания. Они являются результатом влияния природно-климатических условий, общих экономических и других факторов.
Сезонные колебания (сезонные волны) - периодические колебания, имеющие постоянный годовой период.
Сезонный ряд динамики (тренд сезонный) — динамический ряд с периодически повторяющимися уровнями.
Сезонные колебания характеризуются индексами сезонности.
Индекс сезонности (ISi ) — отношение текущих значений уровня ряда динамики (yi ) к среднему для всего ряда динамики уровню ( ), выраженное в процентах.
ISi= yi / ×100
Чаще всего для расчета индексов сезонности
берут месячные данные за несколько лет
(от 3 до 7 лет). Тогда для каждого месяца
рассчитывается средняя величина уровня
(
), затем на основании этих
данных вычисляется среднемесячный
уровень всего ряда (
)
и, в заключение, определяется процентное
отношение средних для каждого месяца
к общему среднемесячному уровню ряда
динамики. В этом случае формулу можно
представить следующим образом:
ISi= / ×100
где — средний уровень за январь, февраль и т.д.; - среднемесячный уровень за весь период.
Методы прогнозирования
Прогнозирование в экономике — определение будущих размеров социально-экономических явлений на основе анализа тенденций их развития.
Предполагается, что закономерность, действующая в прошлом, сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции.
В зависимости от сроков прогнозирования различают:
оперативные прогнозы (до 1 месяца);
краткосрочные прогнозы (до 1 года);
среднесрочные прогнозы (от 1 года до 5 лет);
долгосрочные прогнозы (свыше 5 лет).
Говоря об экстраполяции рядов динамики, чаще подразумевают перспективную экстраполяцию, т.е. прогноз на будущее, но есть еще ретроспективная экстраполяция — в прошлое.
Теоретической основой распространения тенденции на будущее является такое известное свойство социально-экономических явлений, как инерционность.
Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов. Механическое использование экстраполяции может стать причиной неправильных выводов. Всегда следует учитывать все необходимые условия, предпосылки и гипотезы, связанные с экономико-теоретическим анализом.
Чем короче период экстраполяции (период упреждения), тем более надежные и точные результаты дает прогноз.
В зависимости от принципов и исходных данных, положенных в основу прогноза, выделяют следующие элементарные методы экстраполяции:
1) по среднему абсолютному приросту:
yi+t =yi +Δt
где yi+t - прогнозируемый уровень; t - период упреждения (число лет, кварталов и т.п.); yi - базовый для прогноза уровень; Δ - средний за исследуемый период абсолютный прирост (среднегодовой, среднеквартальный и т.п.);
2) по среднему коэффициенту роста:
yi+t =yi Kt
где К — средний за исследуемый период коэффициент роста (среднегодовой, среднеквартальный и т.п.);
3) на основе выравнивания рядов по какой-либо другой аналитической формуле.
При анализе рядов динамики иногда приходится прибегать к определению некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики, т.е. интерполяции.
Для проведения интерполяции можно использовать те же элементарные методы, что и для экстраполяции.
При интерполяции считается, что ни выявленная тенденция, ни ее характер не претерпели существенных изменений в том промежутке времени, уровни которого нам неизвестны. Такое предположение более обоснованно, чем предположение о будущей тенденции.