Составляющие динамики ВР
В общем виде при исследовании экономического временного ряда выделяются несколько составляющих динамики: , где тренд, который соответствует медленному изменению, происходящему в некотором направлении, которое сохраняется на протяжении значительного промежутка времени; сезонная компонента, отражающая изменения, происходившие в течение недели, месяца, года. Они связаны с ритмами человеческой активности (перевозка пассажиров в различные времена года); циклическая компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение длительных периодов. Более быстрая, нежели тенденция; присутствуют фазы возрастания и убывания; случайная составляющая, которая вызвана воздействием случайных факторов, не поддающихся учету. Также среди составляющих динамики можно выделить: 1. календарные эффекты (отклонения, связанные с определенными предсказуемыми календарными событиями); 2. выбросы (аномальные движения ВР, связанные с редко происходящими событиями, которые резко, но кратковременно отклоняют ряд от общего закона); 3. структурные сдвиги (аномальное движение ВР, связанное с редко происходящими событиями, имеющими скачкообразный характер и меняющиеся тенденции). Для моделирования структурных изменений используется фиктивные переменные, которые вводятся след. образом: - для моделирования сезонности: . t=m+4l, l=0,1,…n; r1 и r2 – номер периода начала и окончания сезонной волны; m=1,2,3,4 для квартальных данных, m=1…12 Для сезонных. - для моделирования изменения тренда: r - номер периода тренда. - для моделирования аддитивных выбросов: Будем рассматривать ВР в след.виде: , где f(.) – детерминированная функция времени, E( )=0, D( )= . Анализ ВР заключается в выделении и изучении указанных компонент ряда в рамках аддитивной или мультипликативной моделях.
Представления ВР Под временным рядом понимается упорядоченное множество, характеризующее изменение показателя во времени. Элементы этого множества состоят из численных значений показателя, называемых уровнями временного ряда, и периодов – интервалов или моментов времени, к которым относятся уровни ВР. Если время изменяется непрерывно, то ВР называется непрерывным. Если же время фиксируется дискретно, то ВР называется дискретным. Дискретные ВР измеряются двумя способами: · выборка из непрерывных ВР через регулярные промежутки времени (моментные ряды) · накопление переменной в течение некоторого периода времени (интервальные ряды) Возможное значение ВР в данный момент времени t описывается с помощью случайной величины xt и связанного с ней распределения вероятности p(xt). Тогда наблюдаемое значение xt ВР в момент времени t рассматривается как одно из множества значений, которое могла бы принимать случайная величина. Однако, как правило, наблюдения ВР взаимосвязаны и для корректного его описания следует рассматривать совм. Вероятность p(x1, …, xt). Для правильного формирования ВР выдвигаются особые требования: · сопоставимость по территории (несопоставимость по территории возникает в результате изменения границ стран, регионов и хозяйств) · полнота охвата (требование одномоментной полноты охвата разных частей изучаемого объекта означает, что уравнение ряда за отдельные периоды должны характеризовать размеры того или иного явления по одному и тому же кругу входящих в его состав вещей) · единая методика расчёта · несопоставимость показателей возникает при неодинаковости применяемых единиц измерения · приведение уравнения ряда к сопоставимым ценам · необходимо учитывать неоднородность данных При решении практических задач переходят от уровней ряда к экономическим индексам. Форма представления экономических индексов определяет классификацию ВР по следующим видам: · В уравнениях ряда (xt) · В темпах роста с использованием данных по отношению к предыдущему периоду (It= xt/xT) – динамика соотношения xt между различными периодами некоторым фиксированным базисном периодом T; является безразмерной величиной; обеспечивает сопоставимость ВР · В темпах роста с использованием данных по отношению к соответствующему периоду предыдущего года (It= xt/xt-1) – цепная форма, используется модель регрессии с детерминированными факторами для моделирования ВР · В темпах роста с использованием данных с нарастающим итогом с начала текущего года по отношению к данным с нарастающим итогом с начала предыдущего года
Популярное: Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (651)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |