зивають катастрофічними коливаннями.
Фактори другого типу викликають випадкові коливання, які є результатом дії великої кількості побічних причин. Вплив кожного з поточних факторів незначно, але відчувається їхній сумарний вплив. p align="justify"> Якщо часовий ряд представляється у вигляді суми відповідних компонент, то отримана модель має назву адитивної (1.1), якщо у вигляді твору - мультиплікативної (1.2) або змішаного типу (1.3)
(1.1)
(1.2)
(1.3)
де - рівні часового ряду;
- трендова складова;
- сезонна компонента;
- циклічна компонента;
- випадкова компонента.
Процес прогнозування економічних часових рядів базується на виявленні закономірностей, що пояснюють динаміку процесу в минулому, і використанні цих закономірностей для опису розвитку в майбутньому.
При цьому проведення аналізу розвитку та прогнозування, як правило, спирається на математичний апарат, висуваючи певні вимоги до вихідної інформації.
Основні вимоги, пропоновані до вихідної інформації, такі:
. Важливим моментом при дослідженні динаміки процесу є вибір інтервалів між сусідніми рівнями ряду. Найзручніше мати справу з рівновіддаленими один від одного рівнями ряду. При цьому, якщо вибрати дуже великий інтервал часу, можна упустити істотні закономірності в динаміці показника. Наприклад, за квартальними даними неможливо судити про місячні сезонних коливаннях. Інформація може також виявитися занадто "короткій" для використання деяких методів аналізу і прогнозування динаміки, що пред'являють "жорсткі" вимоги до довжини рядів. У той же час, занадто малі інтервали між спостереженнями збільшують обсяг обчислень, а також можуть призводити до появи непотрібних деталей в динаміці процесу, що засмічують загальну тенденцію. Питання про вибір інтервалу часу між рівнями ряду має вирішуватися виходячи з цілей кожного конкретного дослідження. p>. Одним з найважливіших умов, необхідних для правильного відображення тимчасовим поруч реального процесу розвитку, є порівнянність рівнів ряду. Для непорівнянних величин неправомірно проводити дослідження динаміки. Поява непорівнянних рівнів може бути викликано різними причинами: зміною методики розрахунку показника, зміною класифікацій, термінології і т.д. Наприклад, рівні тимчасового ряду, що характеризують кількість підприємств, можуть виявитися непорівнянними через зміни самого поняття "мале підприємство". У більшості випадків вдається усунути несумісність, викликану зазначеними причинами, шляхом перерахунку більш ранніх значень показників за допомогою формальних методів. Хоча далеко не завжди проведення такої обробки забезпечує необхідну точність, що може призвести до зниження цінності вихідної інформації, а, отже, і до утруднення подальшого аналізу. p>. Для успішного вивчення динаміки процесу важливо, щоб інформація була повною, часовий ряд мав достатню довжину. Наприклад, при вивченні сезонних коливань на базі місячних або квартальних даних бажано мати інформацію не менше, ніж за 3 роки. p> Застосування певного математичного апарату також накладає обмеження на допустиму довжину часових рядів. Наприклад, для використання регресійного аналізу потрібно мати часові ряди, довжина яких у кілька разів перевершує кількість незалежних змінних. p>. Тимчасові ряди не повинні мати пропущені спостереження. Пропуски можуть пояснюватися як недоліками при зборі інформації, так і відбувалися змінами в системі звітності, в системі фіксування даних. Наприклад, змінюється коло основних видів промислової продукції, дані про виробництво яких збираються на базі строкової звітності. Рішення про виключення якогось показника може бути скасовано через деякий час, у зв'язку з тим, що стає очевидною його важливість для аналітичних досліджень. У цьому випадку для використання цього часового ряду в подальшому аналізі необхідно відновити пропущені рівні одним з відомих способів відновлення пропусків (вибір методу залежить від специфіки конкретного часового ряду). p>. Якщо у систему показників включений новий ознака, облік якого не проводився раніше, то необхідно почекати, поки ряд досягне необхідної довжини або спробувати відновити колишні значення непрямими методами (через інші показники), якщо такий шлях видається можливим. p>. Рівні часових рядів можуть містити аномальні значення або викиди ". Часто поява таких значень може бути викликано помилками при зборі, запису та передачі інформації. Можливими джерелами появи помилкових значень являются: зсув коми при перенесенні інформації з документа, занесення даних в іншу графу і т.д. Виявлення, виключення таких значень, заміна їх істинними або розрахунковими є необхідним етапом первинного оброблення даних, тому що
Застосування математичних методів до "засміченою" інформації призводить до спотворення результатів аналізу. Однак, аномальні значення можуть відображати реальний розвиток процесу, наприклад, "стр...
