Федеральне агентство вищої освіти РФ
Московський Державний Університет економіки, статистики та інформатики
Нижегородський філія Московського Державного Університету економіки, статистики та інформатики
Контрольна робота
За Статистичним методам прогнозування
Варіант № 1
Тема: Тимчасові ряди та їх попередній аналіз
Нижній Новгород 2009р.
Глава I. Тимчасові ряди та їх попередній аналіз. Описові характеристики динаміки соціально-економічних явищ
1.1 Види часових рядів. Вимоги до вихідної інформації
Статистичне опис розвитку економічних процесів у часі здійснюється за допомогою часових рядів.
Тимчасовим поруч називається ряд спостережень за значеннями деякого показника (ознаки), упорядкований у хронологічній послідовності, тобто у порядку зростання змінної t-часового параметра. Окремі спостереження часового ряду називаються рівнями цього ряду. p align="justify"> Тимчасові ряди діляться на моментні та інтервальні. У моментних тимчасових рядах рівні характеризують значення показника станом на певні моменти часу. Наприклад, моментними є часові ряди цін на певні види товарів, часові ряди курсів акцій, рівні яких фіксуються для конкретних чисел. Прикладами моментних часових рядів можуть служити також ряди чисельності населення або вартості основних фондів, тому що значення рівнів цих рядів визначаються щорічно на одне і те ж число.
У інтервальних рядах рівні характеризують значення показника за певні інтервали (періоди) часу. Прикладами рядів цього типу можуть служити тимчасові ряди виробництва продукції в натуральному або вартісному вираженні за місяць, квартал, рік і т.д.
Іноді рівні ряду являють собою похідні величини: середні або відносні. Такі ряди називаються похідними. Рівні таких часових рядів виходять за допомогою деяких обчислень на основі безпосередньо спостережуваних показників. Прикладами таких рядів можуть служити ряди середньодобового виробництва основних видів промислової продукції або ряди індексів цін. p align="justify"> Рівні ряду можуть приймати детерміновані або випадкові значення. Прикладом ряду з детермінованими значеннями рівнів служить ряд послідовних даних про кількість днів у місяцях. Природно, аналізу, а в подальшому і прогнозуванню, піддаються ряди з випадковими значеннями рівнів. У таких рядах кожен рівень може розглядатися як реалізація випадкової величини - дискретної або безперервної. p align="justify"> У таблиці 1.1. наведені приклади тимчасових рядів: перший ряд є моментним; другий ряд - інтервальним. Рівні третього часового ряду - розрахункові величини, а сам часовий ряд місячної динаміки є похідним. br/>
Таблиця 1.1 Приклади часових рядів
I) Ціни акцій компанії ГАЗПРОМ на момент закриття торгів на ММВБ (грн.) II) Фонд заробітної плати працівників підприємства за місяць (тис. крб.) III) Середньодобове виробництво продукції на підприємстві
У практиці прогнозування прийнято вважати, що значення рівнів часових рядів економічних показників складаються з наступних компонент: тренда, сезонної, циклічної та випадкової складових.
Під трендом розуміють зміна, що б загальне напрям розвитку, основну тенденцію часового ряду. Це систематична складова довгострокової дії. p align="justify"> Поряд з довготривалими тенденціями у тимчасових лавах економічних процесів часто мають місце регулярні коливання - періодичні складові рядів динаміки.
Якщо період коливань не перевищує 1 року, то їх називають сезонними. Найчастіше причиною їх виникнення вважаються природно-кліматичні умови. Іноді причини сезонних коливань мають соціальний характер, наприклад, збільшення закупівель в передсвятковий період, збільшення платежів в кінці кварталу і т.д.
При більшому періоді коливання, вважають, що у тимчасових лавах має місце циклічна складова. Прикладами можуть служити демографічні, інвестиційні та інші цикли. p align="justify"> Якщо з часового ряду видалити тренд і періодичні складові, то залишиться нерегулярна компонента.
Економісти розділяють фактори, під дією яких формується нерегулярна компонента, на 2 види:
В· фактори різкого, раптового дії;
В· поточні фактори.
Перший тип факторів (наприклад, стихійні лиха, епідемії тощо), як правило, викликає більш значні відхилення в порівнянні з випадковими коливаннями-іноді такі відхилення на...
