ї часового ряду. Випадковий процес називається стаціонарним в широкому сенсі, якщо його математичне очікування постійно і автокореляційна функція г (т) залежить тільки від довжини тимчасового інтервалу т.
В залежності від виду зв'язку між перерахованими компонентами може бути побудована або адитивна модель часового ряду), або мультиплікативна модель
У процесі формування значень часових рядів не завжди беруть участь всі чотири компоненти. Однак у всіх випадках передбачається наявність випадкової складової.
Основна мета статистичного аналізу часових рядів - вивчити співвідношення між закономірністю і випадковістю у формуванні значень рівнів ряду й оцінити кількісну міру їхнього впливу. Закономірності, що пояснюють динаміку показника в минулому, використовується для прогнозування його значень у майбутньому, а облік випадковості дозволяє визначити ймовірність відхилення від закономірного розвитку і його можливу величину.
Застосовувані при обробки часових рядів методи в чому спираються на методи математичної статистики, які базуються на жорстких вимогах до вихідним даним:
порівнянність даних - досягається в результаті однакового підходу до спостережень на різних етапах формування динамічного ряду. Рівні у тимчасових рядах повинні мати однакові одиниці виміру, крок спостережень, інтервал часу, методику розрахунку і елементи, пов'язані незмінною сукупності;
однорідність даних - означає відсутність сильних зламів тенденцій, а також аномальних (тобто різко виділяються, нетипових для даного ряду) спостережень. Аномальні спостереження виявляються у вигляді сильного зміни рівня - стрибка або спаду - з подальшим - приблизними відновленням попереднього рівня. Наявність аномалії різко спотворює результати моделювання, тому аномальні спостереження необхідно виключити з часового ряду, замінивши їх розрахунковими значеннями;
стійкість тенденції - характеризується переважанням закономірності над випадковістю у зміні рівнів ряду. На графіках стійких часових рядів закономірність простежується візуально, на графіках нестійких рядів зміни послідовних рівнів представляються хаотичними. І тому пошук закономірностей у формуванні значень рівнів таких рядів позбавлений сенсу;
повнота даних - вимога обумовлена ??тим, що закономірність може виявитися лише при наявності мінімально допустимого обсягу спостережень.
При дослідженні часових рядів економічний даних найчастіше неможливо в належній мірі перевірити виконуваність перерахованих вимог. Тому висновки, отримані на базі формально-статистичного інструментарію, повинні сприйматися з обережністю і доповнюватися змістовним аналізом.1
Існують різні види рядів динаміки. Їх можна класифікувати за такими ознаками (рис. 1.1).
. Залежно від способу вираження рівнів, ряди динаміки поділяються на ряди абсолютних, відносних і середніх величин.
Ряди динаміки відносних і середніх величин складаються з похідних статистичних показників, отриманих в результаті зіставлення між собою сумарних абсолютних даних.
Поруч динаміки відносних величин називається ряд цифрових даних, що характеризують зміну відносних розмірів досліджуваних явищ у часі.
. Залежно від того, як висловлюють рівні ряду стан явища на певні моменти часу (початок місяця, кварталу, року тощо) або його величину за певні інтервали часу (наприклад, за добу, місяць, рік і т.п.) , розрізняють відповідно моментні та інтервальні ряди динаміки.
Особливістю моментного ряду динаміки є те, що в його рівні можуть входити одні й ті ж одиниці досліджуваної сукупності. Тому при підсумовуванні рівнів моментного ряду динаміки може виникнути повторний рахунок. Певний сенс має розрахунок різниць рівнів моментного динамічного ряду, який буде характеризувати зміна рівня за певний період часу. Допомогою моментних рядів динаміки торгувати вивчають товарні запаси, стан кадрів, кількість обладнання та інших показників, що відображають стан досліджуваних явищ на окремі дати (моменти) часу.
Особливістю інтервального ряду динаміки є те, що кожен його рівень складається з даних за коротші інтервали (субперіоду) часу. Наприклад, підсумовуючи товарообіг за перші три місяці року, отримують його обсяг за I квартал, а сума товарообігу чотирьох кварталів дає обсяг товарообігу за рік і т.д. Властивість підсумовування рівнів за послідовні інтервали часу дозволяє отримувати ряди динаміки більш укрупнених періодів. У результаті підсумовування рівнів інтервального динамічного ряду виходять так звані накопичені підсумки, які мають реальний зміст. Допомогою інтервальних рядів динаміки торгувати вивчається зміна в часі надходження і реалізації товарів, сум...
