ся формула
(2.1.18)
де ТР1, ТР2, ..., Трn - індивідуальні (ланцюгові) темпи росту (в коефіцієнтах), n - Число індивідуальних темпів зростання. p> Середній темп приросту можна визначити на основі взаємозв'язку між темпами зростання і приросту. При наявності даних про середні темпах зростання для отримання середніх темпів приросту використовується залежність, виражена формулою (2.1.19):
(2.1.19)
(при вираженні середнього темпу зростання в коефіцієнтах)
2.2 Економетричні методи прогнозування
Термін економетричні методи розуміється як узагальнююча назва комплексу економічних і математичних наукових дисциплін, об'єднаних для вивчення економічних процесів і систем.
Основним метод дослідження систем є метод моделювання, тобто спосіб теоретичного аналізу і практичної дії, спрямований на розробку і використання моделей. При цьому під моделлю будемо розуміти образ реального процесу, що відображає його суттєві властивості.
Під завданнями економіко-математичного моделювання розуміються: аналіз економічних об'єктів і процесів, економічне прогнозування, передбачення розвитку економічних процесів.
Часовий ряд складається з декількох компонентів: тренд, сезонна компонента, циклічна компонента (стаціонарний випадковий процес) і випадкова компонента.
Під трендом розуміється стійке систематичне зміна процесу протягом тривалого часу. Оцінка тренда здійснюється параметричних і непараметричних методами. Параметричний метод полягає в підборі гладкої функції, яка описувала б тенденцію ряду: лінійний тренд, поліном і т.д. Непараметричний метод використовується, коли не можна підібрати гладку функцію і полягає в механічному згладжуванні часових рядів методом ковзної середньої.
У тимчасових рядах економічних процесів можуть мати місце більш-менш регулярні коливання. Якщо вони мають строго періодичний або близький до нього характер і завершуються протягом одного року, то їх називають сезонними коливаннями. Оцінка сезонної компоненти здійснюється двома способами: за допомогою тригонометричних функцій і методом сезонних індексів.
У тих випадках, коли період коливань складає кілька років, то говорять, що під тимчасовому ряді присутній циклічна компонента або стаціонарний випадковий процес. Моделювання циклічної компоненти здійснюється наступними методами: модель авторегресії, модель змінного середнього, модель авторегресії змінного середнього і модель авторегресії проінтегрувати змінного середнього.
Прогнозування за допомогою компонентного аналізу складається з наступних кроків: оцінка та видалення тренда, оцінка та видалення сезонної компоненти, моделювання циклічної компоненти, конструювання прогнозної моделі і виконання прогнозу.
< p> В кінці, після прогнозування ми перевіряємо отриману модель на адекватність, тобто відповідність моделі досліджуваного об'єкта або процесу. Т.к. повн...
