Tema_7_Ryady_dinamiki

12.09.2016

ГРАФИК СЕЗОННОЙ ВОЛНЫ

Сезонная компонента может быть использована для исключения влияния сезонных колебаний при построении тренда: из фактических уровней исключаются сезонные составляющие (вычитанием Sa либо делением на Is)

По скорректированным таким образом данным строится уравнение тренда. Затем полученные аналитическим выравниванием уровни опять корректируются на сезонную составляющую (прибавлением Sa либо умножением на Is)

МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ ТЕНДЕНЦИИ В РЯДУ ДИНАМИКИ

Метод	Характеристика
Ретрополяция	Нахождение по имеющимся данным за
	определенный период недостающих значений в
	начале динамического ряда
Интерполяция	Расчет по имеющимся данным за определенный
	период некоторых недостающих значений внутри
	этого периода
Экстраполяция	Определение будущих значений уровня ряда (расчет
	прогнозных значений)

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогнозирование (экстраполяция)

Прогноз на будущее осуществляется на основе экстраполяции ряда динамики: на основе показателя среднего темпа роста и последнего показателя ряда динамики

Пример 7.2. По имеющимся данным о денежной массе необходимо определить ее прогнозное значение на 1 октября 2014 г. и 1 ноября 2014 г.

Дата	Денежная масса (М2), млрд. руб.
01.06.2014	6 693,1
01.07.2014	7 092,3
01.08.2014	7 230,7
01.09.2014	7 449,3

Для расчета прогнозных значений необходимо определить средний темп (коэффициент) роста за период:

По цепным темпам роста:

Прогнозное значение на октябрь составит:

y10 = 7 449,3 * 1,036 = 7 717,5 (млрд. руб.)

Прогнозное значение на ноябрь составит:

y11 = 7 717,5 * 1,036 = 7 995,3 (млрд. руб.)

Интерполяция

Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал 1/3 длительности базы расчета

Если в тренде пропущены данные (т. е. имеем неравноотстоящие уровни), то недостающие данные могут быть вычислены как среднее между предшествующим и последующим уровнями

Наиболее простой метод прогнозирования: расчет средних характеристик динамики (средний абсолютный прирост, средний темп роста и т. д.) и перенос их на будущие даты

Для краткосрочного прогнозирования также используется метод расчета экспоненциальной средней

Прогнозирование на основе аналитического выравнивания -

наиболее распространенный метод краткосрочного прогноза. При этом если имеют место циклические или сезонные колебания, их учитывают.

Если имеет место аддитивная модель временного ряда,

соответствующее значение сезонной (циклической) компоненты прибавляют к выровненному уровню ряда

Если имеет место мультипликативная модель, то соответствующее значение сезонной (циклической) компоненты умножают на выровненный уровень

11