іну від інтервальних НЕ мають властивість адитивності. При дослідженні моментних рядів сенс має розрахунок різниць рівнів, що характеризують зміну показника за деякий період часу.
Успішність статистичного аналізу розвитку процесу в часі багато в чому залежить від правильної побудови рядів динаміки.
Кожен рівень часового ряду формується під впливом великого числа факторів, які умовно можна розділити на 3 групи:
- фактори, формують тенденції ряду;
- фактори, формують циклічні коливання ряду;
- випадкові чинники.
При різних поєднаннях в досліджуваному явищі або процесі цих факторів залежність рівнів ряду від часу може приймати різні форми.
Якщо в часі ряду проявляється тривала тенденція зміни економічного показника, то говорять, що має місце тренд.
Якщо модель є тимчасовим поруч, представленим як сума трендової, циклічної і випадкової компонент, то така модель називається адитивною моделлю часового ряду.
Якщо в моделі тимчасовий ряд представлений як добуток перерахованих компонент, то така модель називається мультиплікативної моделлю часового ряду.
Для статичного аналізу одновимірних часових рядів економічних показників види: y 1 , у 2 , ... у n обчислюють ряд величин:
- абсолютний приріст, який показує величину зміни показника за певний інтервал часу;
- середній абсолютний приріст:, тобто приріст у одиницю часу;
- коефіцієнт зростання для t-го періоду,
- коефіцієнт приросту.
На практиці часто застосовують показник темпу зростання і темпу приросту:
, де Т- темп зростання для t -го періоду;
, де Т - темп приросту для t -го періоду.
Попередній аналіз часових рядів економічних показників полягає в основному в виявленні та усуненні аномальних значень рівнів ряду, а також у визначенні наявності тренда в вихідному тимчасовому ряді. Під аномальним рівнем розуміється окреме значення рівня часового ряду, яке не відповідає потенційним можливостям досліджуваної економічної системи і має суттєвий вплив на значення основних характеристик часового ряду.
Для виявлення аномальних рівнів часових рядів використовуються методи, розраховані для статистичних сукупностей, наприклад, метод Ірвіна припускає використання наступної формули:
; t = 2,3, ..., n .
де;.
Розрахункові значення, і т.д. порівнюються з табличними значеннями критерію Ірвіна, і якщо якесь значення виявляється більше табличного, то відповідне значення у рівня ряду вважається аномальним.
Для визначення наявності тренда в вихідному часовому ряду застосовують ряд методів, в Зокрема метод перевірки різниць середніх рівнів.
Щоб більш чітко виявити тенденцію розвитку досліджуваного процесу виробляють згладжування (Вирівнювання) часових рядів. p> Згладжування тим...
